学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)是一种有监督学习的分类算法,可以用于多类别分类问题。它将输入数据映射到一个离散的输出空间中,并利用欧几里德距离或余弦相似度等度量方法来计算样本向量和类中心之间的距离,并根据距离分配分类标签。 在LVQ 算法中,在训练过程中会生成若干个代表性向量作为分类中心,这些...
LVQ是人工神经网络算法,其表示为码本向量集合。在开始时随机选取,适应学习过程中的迭代,最佳总结训练数据。预测时,计算新数据与码本向量距离,找到最相似邻居,返回其类值作为预测。在Python中,使用scikit-learn库实现LVQ。定义训练与测试集后,调用GlvqModel类创建模型,传入训练数据与标签完成训练。测试...
线性回归又分为两种类型,即简单线性回归(simple linear regression),只有 1 个自变量;*多变量回归(multiple regression),至少两组以上自变量。 下面是一个线性回归示例:基于 Python scikit-learn 工具包描述。 2. 支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM) 支持向量机/网络算法(SVM)属于分类型算法。SVM模型将实例...
延伸:KNN 的一个缺点是依赖于整个训练数据集,学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)是一种监督学习的人神经网络算法,允许你选择训练实例。LVQ 由数据驱动,搜索距离它最近的两个神经元,对于同类神经元采取拉拢,异类神经元采取排斥,最终得到数据的分布模式。如果基于 KNN 可以获得较好的数据集分类效果,利用 LVQ...
Learning Vector Quantization 学习矢量量化。 k近邻的缺点是你需要维持整个数据集的训练。 学习矢量量化算法(简称LVQ)是一种人工神经网络算法,它允许你选择要挂在多少个训练实例上,并精确地了解这些实例应该是什么样子。 LVQ的表示是一个codebook 向量的集合。这些都是在开始时随机选择的,并根据学习算法的多次迭代对...
(其中深度学习就是其中的一类算法,我们会单独讨论),重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(Perceptron Neural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)...
除了底层实现上的加速与优化,在 Python 侧训练部分,MegEngine对接口也有很多细节设计,使得整体代码逻辑清晰简洁。 在Module 中额外引入了两个基类:QATModule、QuantizedModule 。分别代表上文提及的带假量化算子的 QFloat 模型与 Q 模型,并提供普通 Module → QATModule → QuantizedModule 三阶段的转换接口。各个版本的...
除了底层实现上的加速与优化,在 Python 侧训练部分,MegEngine对接口也有很多细节设计,使得整体代码逻辑清晰简洁。 在Module 中额外引入了两个基类:QATModule、QuantizedModule 。分别代表上文提及的带假量化算子的 QFloat 模型与 Q 模型,并提供普通 Module → QATModule → QuantizedModule 三阶段的转换接口。各个版本的...
在此情景下,我们希望增加的先验知识是,某些任务之间是相关的,但是某些任务之间是相关性较差。可以通过引入任务clustering来约束模型。可以通过penalize 不同任务的parameter vectors 和他们的方差。限制不同模型趋向于不同的各自 cluster mean vector。 类似...
目前的现代框架移植到移动端一般都不是太大的问题,除非需要有python等支持。比如说Caffe2在支持Facebook...