Howtosignalprocessing
- LVQ est-il non supervisé?
- Quelles sont les principales différences entre les modèles SOM et LVQ?
- Qu'entendez-vous par quantification vectorielle?
- Quels sont les types de quantification vectorielle d'apprentissage?
LVQ est-il non supervisé?
En informatique, l'apprentissage de la quantification des vecteurs (LVQ) est un algorithme de classification supervisé basé sur un prototype. LVQ est l'homologue supervisé des systèmes de quantification vectorielle.
Quelles sont les principales différences entre les modèles SOM et LVQ?
Les cartes d'auto-organisation sont plus adaptées au clustering (réduction des dimensions) plutôt qu'à la classification. Mais les SOM sont utilisés en quantification vectorielle linéaire pour un réglage fin. Mais LVQ est une méthode penchée supervisée. Donc, pour utiliser SOM dans LVQ, LVQ doit être fourni avec un ensemble de données de formation étiqueté.
Qu'entendez-vous par quantification vectorielle?
La quantification des vecteurs (VQ) est une technique de codage efficace pour quantifier les vecteurs de signal. Il a été largement utilisé dans le traitement du signal et de l'image, comme la reconnaissance de motifs et le codage de la parole et de l'image.
Quels sont les types de quantification vectorielle d'apprentissage?
La quantification du vecteur d'apprentissage (ou LVQ) est un type de réseau neuronal artificiel qui a également inspiré les modèles biologiques des systèmes neuronaux. Il est basé sur un algorithme de classification d'apprentissage supervisé prototype et a formé son réseau via un algorithme d'apprentissage compétitif similaire à la carte auto-organisée.
