Преглед садржаја:
- Дефиниција - Шта значи квантизација вектора учења (ЛВК)?
- Техопедија објашњава квантизацију вектора учења (ЛВК)
Дефиниција - Шта значи квантизација вектора учења (ЛВК)?
Квантизација вектора учења (ЛВК) је алгоритам који представља врсту вештачких неуронских мрежа и користи неуронско рачунање. Шире шире, може се рећи да је то врста рачунске интелигенције. Овај алгоритам користи компетитиван приступ учења, победник и све је повезан са осталим алгоритамима неуронске мреже попут Перцептрона и ширења уназад. ЛВК алгоритам омогућава избор броја обука које ће проћи и затим учи о томе како ти примери изгледају. ЛВК је изумио Теуво Кохонен и везан је за к-алгоритам најближег суседа.
Техопедија објашњава квантизацију вектора учења (ЛВК)
Основни циљ учења квантизацијом вектора у смислу обраде информација је припремити, у домену посматраних узорака података, сет вектора кодних књига. Даље, ови вектори се затим користе за класификацију вектора који су невидљиви. У почетку се саставља насумични скуп вектора који су изложени узорцима тренинга. Када се користи стратегија победник-све, бира се један или они који су најсличнији векторима датог уноса. Оне се затим подешавају тако да буду ближе улазном вектору, или понекад, даље од скретања. Понављањем овог процеса, то резултира расподјелом вектора кодних књига у улазном простору који може приближити расподјелу узорака који се налазе у основи теста података. Овај алгоритам користи се за предиктивно моделирање.
