İçindekiler:
- Tanım - Öğrenme Vektörü Nicemleme (LVQ) ne demektir?
- Techopedia Öğrenme Vektörü Nicemlemesini (LVQ) açıklıyor
Tanım - Öğrenme Vektörü Nicemleme (LVQ) ne demektir?
Vektör nicemlemenin (LVQ) öğrenilmesi, yapay sinir ağlarının bir türü olan ve sinir hesaplamasını kullanan bir algoritmadır. Daha geniş anlamda, bir tür hesaplama zekası olduğu söylenebilir. Bu algoritma öğrenmeye rekabetçi, her şeyi alan bir yaklaşım benimser ve aynı zamanda Perceptron ve geri yayılma gibi diğer sinirsel ağ algoritmalarıyla da ilgilidir. LVQ algoritması kişinin geçecek eğitim örneği sayısını seçmesine izin verir ve sonra bu örneklerin neye benzediğini öğrenir. LVQ, Teuvo Kohonen tarafından icat edildi ve en yakın k komşu algoritmasıyla ilgilidir.
Techopedia Öğrenme Vektörü Nicemlemesini (LVQ) açıklıyor
Bilgi işlemesi açısından vektör nicemlemenin öğrenilmesinin temel amacı, gözlemlenen veri örnekleri alanında bir dizi kod çizelgesi vektörü hazırlamaktır. Ayrıca, bu vektörler daha sonra görülmeyen vektörlerin sınıflandırılması için kullanılır. Başlangıçta, rastgele bir vektör havuzu oluşur ve daha sonra eğitim örneklerine maruz bırakılır. Kazananların hepsini aldıkları bir stratejinin kullanılmasıyla, ya biri ya da verilen girdi örüntüsüne en çok benzeyen vektörler seçilir. Bunlar daha sonra giriş vektörüne daha yakın veya bazen ikinci seviyeden daha uzakta olacak şekilde ayarlanır. Bu işlemin tekrarlanması üzerine, giriş boşluğunda kod çizelgesi vektörlerinin, test veri setinin altında yatan örneklerin dağılımına yakın bir dağılımla sonuçlanır. Bu algoritma tahmine dayalı modelleme için kullanılır.
