learning Vector Quantization LVQ2 LVQ3

FEBRERO 2003 M en C. José Luis Calderón O. 1

LVQ2LVQ2Si la neurona ganadora en la capa oculta

clasifica correctamente la entrada actual, la respuesta es igual como en LVQ1.

Si la neurona ganadora en la capa oculta no clasifica correctamente la entrada actual, se mueve su vector de pesos lejos del vector de entrada como en LVQ1 pero.

También se mueven los pesos de la neurona mas cercana al vector de entrada que haga la clasificación propia del vector de entrada.

La Red LVQ2La Red LVQ2Si la neurona ganadora en la capa

oculta clasifica correctamente la entrada actual, la respuesta es la misma que en LVQ1.

Si la neurona ganadora en la capa oculta clasifica incorrectamente la entrada actual, se debe mover el vector peso fuera del vector de entrada, como VQ1 pero:

También mover los pesos de la neurona mas cercana al vector de entrada que clasifica la entrada propiamente hacia el vector de entrada.

Algoritmo LVQ2Algoritmo LVQ2Wi ganadora no clasifica Pi

– Ti ai w1i q w1

i q 1– p q w1i q 1– – –=

i q w1

i q 1– p q w1

i q 1– – +=

Wj cercana Pi que clasifica

Algoritmo LVQ2Algoritmo LVQ2

Wi ganadora si clasifica Pi–Ti = ai

i q w1

i q 1– p q w1

i q 1– – +=

Ejemplo de LVQ2Ejemplo de LVQ2

Dudas ???Dudas ???

Hasta la próxima !!!Hasta la próxima !!!

learning Vector Quantization LVQ2 LVQ3

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