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- ¿Está LVQ sin supervisión??
- ¿Cuáles son las principales diferencias entre los modelos SOM y LVQ??
- ¿Qué quieres decir con cuantización vectorial??
- ¿Cuáles son los tipos de cuantización del vector de aprendizaje??
¿Está LVQ sin supervisión??
En informática, la cuantización del vector de aprendizaje (LVQ) es un algoritmo de clasificación supervisado basado en prototipos. LVQ es la contraparte supervisada de los sistemas de cuantización vectorial.
¿Cuáles son las principales diferencias entre los modelos SOM y LVQ??
Los mapas autoorganizantes son más adecuados para la agrupación (reducción de dimensiones) en lugar de la clasificación. Pero los SOM se usan en cuantización de vector lineal para ajustar. Pero LVQ es un método de inclinación supervisado. Entonces, para usar SOM en LVQ, LVQ debe proporcionar un conjunto de datos de capacitación etiquetado.
¿Qué quieres decir con cuantización vectorial??
La cuantización vectorial (VQ) es una técnica de codificación eficiente para cuantificar los vectores de señal. Se ha utilizado ampliamente en el procesamiento de señales e imágenes, como el reconocimiento de patrones y la codificación del habla y la imagen.
¿Cuáles son los tipos de cuantización del vector de aprendizaje??
La cuantización del vector de aprendizaje (o LVQ) es un tipo de red neuronal artificial que también inspira modelos biológicos de sistemas neuronales. Se basa en el algoritmo de clasificación de aprendizaje supervisado de prototipo y capacitó su red a través de un algoritmo de aprendizaje competitivo similar al mapa de auto organización.
