LVQ
Le LVQ , ou le apprenant la quantification de vecteur , est un algorithme de la classification dirigé par prototype-basé par .
LVQ peut être compris comme cas spécial d'un réseau neurologique artificiel , plus avec précision, il applique un tout ou rien Hebbian du apprenant - approche basée. C'est un précurseur aux cartes à organisation autonome (SOM) de et connexe au gaz neural , et à l'algorithme voisin K-Proche (k-NN) de . LVQ a été inventé par le Teuvo Kohonen .
Le réseau a deux couches : une couche de neurones d'entrée, et une couche de neurones de rendement. Le réseau est donné par des prototypes W= (W (i),…, W (n)). Il change les poids du réseau afin de classifier les données correctement. Pour chaque point de repères, le prototype (neurone) qui est le plus proche de lui est déterminé (appelé le neurone de gagnant). Les poids des raccordements à ce neurone sont alors adaptés, c. fait plus étroitement s'il classifie correcly le point de repères ou rend moins semblable s'il le classifie inexactement.
Un avantage de LVQ est qu'il crée les prototypes il est facile interpréter que pour des experts dans le domaine.
LVQ peut être une source de grande aide en classifiant des documents des textes.
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