神经网络理论及应用实践 课件 4.4-LVQ神经网络

神经网络理论及应用：LVQ神经网络主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院LVQ神经网络学习矢量量化(LearningVectorQuantization)，简称LVQ，1988年由Kohonen提出的一类用于模式分类的有监督学习算法。

LVQ网络将竞争学习思想和有监督学习算法相结合。2026/10/11BTBU-CIE2+LVQ神经网络1、网络结构与工作原理2、学习算法3、应用案例2026/10/11BTBU-CIE3LVQ神经网络：网络结构与工作原理2026/10/11BTBU-CIE4LVQ神经网络

W2W1X＝(x1,x2,…,xn)T

Y＝(y1,y2,…,ym)Tyi∈{0,1}，i=1,2,…,mO＝(o1,o2,…,ol)Td＝(d1,d2,…,dl)TLVQ神经网络：网络结构与工作原理2026/10/11BTBU-CIE5LVQ神经网络

W2W1输出层每个神经元只与竞争层中的一组神经元连接，连接权值固定为1。目标类子类LVQ神经网络1、网络结构与工作原理2、学习算法3、应用案例2026/10/11BTBU-CIE6LVQ神经网络：学习算法2026/10/11BTBU-CIE7LVQ神经网络学习规则由竞争学习和有导师学习组合而成训练样本集中输入向量与期望输出向量应成对组成，即：{Xp,dp}，p=1,2,…,P，P为训练集中的模式总数。预先定义好W2，即指定输出神经元类别；然后用竞争学习算法对输入层至隐层的内星权向量进行训练W1权值调整

获胜节点正确时权值适量的调整方向获胜节点错误时权值适量的调整方向LVQ神经网络：学习算法2026/10/11BTBU-CIE8LVQ神经网络学习算法步骤网络初始化输入样本寻找获胜神经元调整权值更新学习率LVQ神经网络：学习算法2026/10/11BTBU-CIE9LVQ神经网络学习算法步骤网络初始化

输入样本寻找获胜神经元调整权值更新学习率LVQ神经网络：学习算法2026/10/11BTBU-CIE10LVQ神经网络学习算法步骤网络初始化输入样本寻找获胜神经元调整权值更新学习率LVQ神经网络：学习算法2026/10/11BTBU-CIE11LVQ神经网络学习算法步骤网络初始化输入样本寻找获胜神经元j*调整权值更新学习率LVQ神经网络：学习算法2026/10/11BTBU-CIE12LVQ神经网络学习算法步骤网络初始化输入样本寻找获胜神经元j*调整权值更新学习率网络分类结果与教师信号一致:网络分类结果与教师信号不一致:LVQ神经网络：学习算法2026/10/11BTBU-CIE13LVQ神经网络学习算法步骤网络初始化输入样本寻找获胜神经元j*调整权值更新学习率当t<tm时，t=t+1，转到步骤(2)输入下一个样本，重复各步骤直到t=tm。LVQ神经网络：应用实例2026/10/11BTBU-CIE14LVQ神经网络：小结2026/10/11BTBU-CIE15LVQ神经网络

LVQ网络是SOM网络的一种有监督形式的扩展，两者结合可更好地发挥竞争学习和有监督学习的优点。