LVQ神经网络概述

p为 R维的输入模式； S ຫໍສະໝຸດ Baidu为竞争层神经元个数； IW 1,1为输入层与竞争层之间 连接权系数矩阵； n1为竞争层神经元的输入 ；
1为竞争层神经元输出；
LW 2 ,1为竞争层与线性输出层 之间的连接权系数矩阵 ； n 2为线性输出层神经元输 入；
2为线性输出层神经元的 输出。
输入层与竞争层之间采用全连接的方式， 竞争层与线性输出层之间采用部分连接的方式。 竞 争层神经元个数总是大于线性输出层神经元个数， 每个竞争层神经元只与一个线性输出层神 经元相连接且连接权值恒为 1.但是每个线性输出层神经元可以与多个竞争层神经元相连接。 竞争层神经元与线性输出层神经元只能是 1 或 0。当某个输入模式被送至网络时，与输入模 式距离最近的竞争层神经元被激活，神经元的状态为“1” ，而其他竞争层神经元的状态均为 “0” 。因此，与被激活神经元相连接的线性输出层神经元状态也为“1” ，而其他线性输出层 神经元的状态均为“0” 。
LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络是一种用于训练竞争的有监督学习方法的输入 向前神经网络，其算法是从 Kohonen 竞争算法演化而来的。LVQ 神经网络在模式识别和优化 领域有着广泛的应用。 LVQ 神经网络由三层神经元组成，即输入层、竞争层和线性输出层。 输入层 竞争层 线性输出层