The authors provide a convergence a

The authors provide a convergence analysis for the Kohonen learning algorithm (KLA) with respect to vector quantizer (VQ) optimality criteria and introduce a stochastic relaxation technique which produces the global minimum but is computationally expensive. By incorporating the principles of the stochastic approach into the KLA, a deterministic VQ design algorithm, the soft competition scheme (SCS), is introduced. Experimental results are presented where the SCS consistently provided better codebooks than the generalized Lloyd algorithm (GLA), even when the same computation time was used for both algorithms. The SCS may therefore prove to be a valuable alternative to the GLA for VQ design

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผู้เขียนการวิเคราะห์ลู่เข้าสำหรับขั้นตอนวิธีเรียนรู้ Kohonen (ภูหินร่องกล้า) กับ vector quantizer เกณฑ์ optimality (แรมโลว์) และแนะนำเทคนิคผ่อนคลายแบบเฟ้นสุ่มซึ่งสร้างน้อยส่วนกลาง แต่เป็น computationally มีราคาแพง โดยเพจหลักวิธีแบบเฟ้นสุ่มไปภูหินร่องกล้า แบบ deterministic แรมโลว์ออกอัลกอริทึม แผนงานในการแข่งขันอ่อนอัน (คุ้มค่า), แนะนำ มีแสดงผลการทดลองที่อันที่คุ้มค่าอย่างต่อเนื่องให้ codebooks ดีกว่าเมจแบบทั่วไปลอยด์อัลกอริทึม (GLA), แม้เมื่อคำนวณกันใช้สำหรับอัลกอริทึมทั้งสอง อันคุ้มค่าอาจพิสูจน์จึงจะ เป็นทางเลือกดีจีแอลเอแบบแรมโลว์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผู้เขียนให้การวิเคราะห์การบรรจบกันสำหรับขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ Kohonen (KLA) ที่เกี่ยวข้องกับเวกเตอร์ quantizer (VQ) ตามเกณฑ์ optimality และแนะนำเทคนิคการผ่อนคลายสุ่มซึ่งเป็นผู้ผลิตขั้นต่ำทั่วโลก แต่มีราคาแพงคอมพิวเตอร์ โดยผสมผสานหลักการของวิธีการสุ่มลงใน KLA, ขั้นตอนวิธีการออกแบบกำหนด VQ, โครงการแข่งขันนุ่ม (SCS) เป็นที่รู้จัก ผลการทดลองจะถูกนำเสนอที่ SCS ให้อย่างต่อเนื่อง codebooks ดีกว่าอัลกอริทึมลอยด์ทั่วไป (GLA) แม้ในขณะที่เวลาในการคำนวณเดียวกันที่ใช้สำหรับขั้นตอนวิธีการทั้งสอง ทะเลจีนใต้จึงอาจพิสูจน์ให้เป็นทางเลือกที่มีคุณค่าเพื่อ GLA สำหรับการออกแบบ VQ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผู้เขียนให้มาวิเคราะห์เพื่อการเรียนรู้ขั้นตอนวิธี ( กล้า ) ด้วยความเคารพ quantizer เวกเตอร์ ( vq ) optimality เกณฑ์ Stochastic และแนะนำเทคนิคการผ่อนคลายซึ่งผลิตขั้นต่ำทั่วโลก แต่ computationally แพง โดยผสมผสานหลักการของวิธีการ Stochastic ลงกล้าเป็น deterministic vq การออกแบบขั้นตอนวิธีโครงการการแข่งขันอ่อน ( SCS ) เป็นที่รู้จัก ผลการทดลองจะแสดงที่ SCS อย่างต่อเนื่องให้หนังสือรหัสดีกว่าขั้นตอนวิธีทั่วไปลอยด์ ( GLA ) แม้เมื่อเวลาการคำนวณเดียวกันถูกใช้ทั้งวิธี SCS จึงอาจพิสูจน์ให้เป็นที่มีคุณค่าทาง vq GLA สำหรับการออกแบบ