Версия для печати

Обзор глоссария по алфавиту

Специальные | А | Б | В | Г | Д | Е | Ё | Ж | З | И | К | Л | М | Н | О | П | Р | С | Т | У | Ф | Х | Ц | Ч | Ш | Щ | Э | Ю | Я | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | Все

К

Карты самоорганизации

Основной целью карт самоорганизации (self-organizing map — SOM) является  преобразование поступающих векторов сигналов, имеющих произвольную размерность, в одно- или двухмерную дискретную карту. (См: Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. М. : И.Д. Вильяме, 2006. — С. 577)


Квантование вектора обучения

Квантование вектора обучения (learning vector quantization —

LVQ) —это прием  обучения с учителем, который использует информацию о классе для небольшого  смещения вектора Вороного и, таким образом, для улучшения качества областей решений классификатора. Входной вектор х случайно выбирается из входного пространства. Если метки класса входного вектора х и вектора Вороного w согласуются, последний смещается в направлении первого. Если же метки классов этих векторов не  согласуются, вектор Вороного w смещается в сторону, противоположную входному вектору х. (См: Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. М. : И.Д. Вильяме, 2006. — С. 602)


Когнитрон

Японский ученый К. Фукушима (K. Fukushima) разработал когнитон, способный с высокой достоверностью распознавать сложные образы (иероглифы). При этом изображения имели различный поворот и масштаб.