learning Vector Quantization LVQ2 LVQ3

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learning Vector Quantization LVQ2 LVQ3

  1. 1. LVQ2 y LVQ3
  2. 2. LVQ2 <ul><li>Si la neurona ganadora en la capa oculta clasifica correctamente la entrada actual, la respuesta es igual como en LVQ1. </li></ul><ul><li>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. </li></ul>
  3. 3. <ul><li>También se mueven los pesos de la neurona mas cercana al vector de entrada que haga la clasificación propia del vector de entrada. </li></ul>
  4. 7. La Red LVQ2 <ul><li>Si la neurona ganadora en la capa oculta clasifica correctamente la entrada actual, la respuesta es la misma que en LVQ1. </li></ul><ul><li>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: </li></ul>
  5. 8. <ul><li>También mover los pesos de la neurona mas cercana al vector de entrada que clasifica la entrada propiamente hacia el vector de entrada. </li></ul>
  6. 9. Algoritmo LVQ2 <ul><li>Wi ganadora no clasifica Pi </li></ul><ul><ul><li>Ti  ai </li></ul></ul><ul><ul><li>Wj cercana Pi que clasifica </li></ul></ul>
  7. 10. Algoritmo LVQ2 <ul><li>Wi ganadora si clasifica Pi </li></ul><ul><ul><li>Ti = ai </li></ul></ul>
  8. 11. Ejemplo de LVQ2
  9. 14. Dudas ???
  10. 15. Hasta la próxima !!!
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