ＬＶＱ３はＬＶＱ２の学習則を改良したものです。
ＬＶＱ２では学習が進んだとき、
正しいカテゴリーに対して結合重みベクトルが遠ざかるという問題点がありました。
そこでＬＶＱ３では結合重みベクトルの更新の際、もう１つの条件を加えました。
ＬＶＱ３の学習則をみてみましょう。
- 入力データベクトルＸjに最適マッチングした結合重みベクトルＷkとＷmを見つける。
どちらが最適マッチングするベクトルでも良い。
このときＸjのカテゴリーをＣj、ＷkのカテゴリーをＣk、ＷmのカテゴリーをＣmとし、 ＣjとＣkは一致しないが、ＣjとＣmは一致しているとする。
- ＷkとＷmの中間の位置で、ある一定の幅をもつウインドウを設定する。
- Ｘjがそのウインドウに入っている場合、次の式により結合重みベクトルを更新する。
Ｗknew＝Ｗkold−α（Ｘj−Ｗkold）
Ｗmnew＝Ｗmold＋α（Ｘj−Ｗmold）
- どちらの結合重みベクトルも入力データベクトルと同じカテゴリーの場合は、
次の式によって結合重みベクトルを更新する。
Ｗknew＝Ｗkold＋ε（Ｘj−Ｗkold）
Ｗmnew＝Ｗmold＋ε（Ｘj−Ｗmold）
εは学習係数で0.1〜0.5が適当であるとされています。 また、εはウインドウの幅が狭いほど小さく、広いほど大きい値にします。
