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题名学习矢量量化的推广及其典型形式的比较
被引量:5
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作者
程剑锋
徐俊艳
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机构
中国科技大学自动化系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第17期82-85,共4页
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文摘
无监督学习矢量量化(LVQ)是一类基于最小化风险函数的聚类方法,文中通过对无监督LVQ风险函数的研究,提出了无监督LVQ算法的广义形式,在此基础上将当前典型的LVQ算法表示为基于不同尺度函数的LVQ算法,极大地方便了学习矢量量化神经网络的推广与应用。通过对无监督LVQ神经网络的改造,得到了基于无监督聚类算法的有监督LVQ神经网络,并将其应用于说话人辨认,取得了满意的结果并比较了几种典型聚类算法的优劣。
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关键词
无监督学习矢量量化
尺度函数
风险函数
梯度下降法
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Keywords
unsupervised lvq,scaling function,loss function,gradient descent
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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