2015-08-21
847
Ниже рассматриваются сети для классификации входных векторов, или LVQ (Learning Vector Quantization)-сети. Как правило, они выполняют и кластеризацию и классификацию векторов входа. Эти сети являются развитием самоорганизующихся сетей Кохонена [23].
По команде help lvq можно получить следующую информацию об М-функциях, входящих в состав ППП Neural Network Toolbox и относящихся к построению LVQ-сетей:
| Learning Vector Quantization | Сети для классификации векторов |
| New networks | Формирование сети |
| newlvq | Создание сети для классификации входных векторов |
| Using networks | Работа с сетью |
| sim init adapt train | Моделирование Инициализация Адаптация Обучение |
| Weight functions | Операции с весовой функцией |
| negdist dotprod | Функция отрицательного расстояния Скалярное произведение |
| Net input functions | Операции над входами |
| netsum | Суммирование |
| Transfer functions | Функции активации |
| compet purelin | Конкурирующая Линейная |
| Performance functions | Функции погрешности обучения |
| mse | Среднеквадратичная ошибка обучения |
| Initialization functions | Функции инициализации сети |
| initlay initwb midpoint | Послойная инициализация Инициализация весов и смещений Инициализация весов по правилу средней точки |
| Learning functions | Функции настройки параметров |
| learnlv1 learnlv2 | Функция настройки lv1 Функция настройки lv2 |
| Adapt functions | Функции адаптации |
| adapt | Адаптация весов и смещений |
| Training functions | Функции обучения |
| trainr | Повекторное обучение весов и смещений |
| Demonstrations | Демонстрационные примеры |
| demolvq1 | Пример классификации векторов |
