Обучение векторному квантованию

Квантование обучающего вектора Основы самоорганизующихся карт Самоорганизующиеся карты (СОК) — это метод машинного обучения, разработанный Кохоненом в 1982 году.  СОК […]

Квантование обучающего вектора

  • Основы самоорганизующихся карт

    • Самоорганизующиеся карты (СОК) — это метод машинного обучения, разработанный Кохоненом в 1982 году. 
    • СОК используются для классификации и кластеризации данных, а также для уменьшения размерности данных. 
  • Алгоритм самоорганизующихся карт

    • Алгоритм состоит из трех основных этапов: инициализация весов нейронов, обучение и обновление весов. 
    • Веса обновляются на основе ближайших векторов в обучающем наборе и метрики расстояния. 
    • Обучение продолжается до тех пор, пока все векторы в обучающем наборе не будут обработаны. 
  • Рекомендации и дальнейшее чтение

    • В статье приведены ссылки на дополнительные материалы и внешние ресурсы, включая официальный релиз алгоритма. 

Полный текст статьи:

Обучение векторному квантованию — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх