3.3.6 まとめ

ここまでのまとめをしておきましょう。

競合学習型ベクトル量子化ニューラルネットワークはパターン認識などで用いられる。
競合学習とは、入力に最も似ている結合重みベクトルだけを学習させるものである。
コホーネン学習則は競合学習の代表例である。
自己組織化Featureマップはデータの分布を結合重みベクトルにより表現できる。
コホーネンの自己組織化アルゴリズムに関する論文[9]

競合学習型ベクトル量子化ニューラルネットワークについて理解することができましたか？

直接質問したい場合は、 java-cai@mars.elcom.nitech.ac.jp へお願いします。