Version [80206]
Dies ist eine alte Version von VorstellungLVQ erstellt von SebastianThomas am 2017-06-19 00:53:18.
Die Historie der Lernenden Vektorquantisierung
A. Einleitung
Die Lernende Vektorquantisierung (LVQ, learning vector quantisation) ist ein künstliches neuronales Netz und besitzt eine einschichtige Topologie. Die Neuronen lernen nach dem Wettbewerbsprinzip. Das Neuron mit der höchsten Ähnlichkeit zu dem eingegebenen Merkmalsvektor gewinnt den Wettbewerb und nur auf dieses wird die Lernregel angewandt, welche relativ einfach ist. Das Verfahren benötigt wenig Rechenleistung und wenig Hauptspeicher und ist deshalb für empirische Parameteroptimierungen, bei denen extrem viel gelernt und verworfen werden muss, sehr gut geeignet. Die weiteren nachfolgenden Ausführungen orientieren sich an einem Vorlesungsmanuskript [Golz, 2016] und an einer Abschlussarbeit eines Kommilitonen [Zapf, 2016]. Unter allen Algorithmen der LVQ-Familie stellt sich immer wieder OLVQ1 als leistungsstärkster heraus, dieser verwendet für jedes Neuron eine individuelle Lernschrittweite und hat deshalb einen etwas höheren Hauptspeicherbedarf. Offenbar ist die Anpassung der Lernschrittweite ein wichtiges Element des Erfolgs. Im nächsten Abschnitt werden Methoden vorgestellt, die die Anpassung der Lernschrittweite noch mehr verfeinern. OLVQ1 wird als bevorzugte Methode für die empirische Optimierung der gesamten Prozesskette und für die Bruteforce-Selektion von Merkmalstypen verwendet. Entscheidend für den Erfolg ist eine geeignete Initialisierung der Gewichtsmatrix, hierfür wurde 1998 von der Hochschule Schmalkalden eine Methode entwickelt [Golz et al., 1998]. Die Anzahl der Neuronen wird dabei vorgegeben und zufällig datengetrieben initialisiert. Während des Initialisierungsverfahrens können sich einige Neuronen als tote Neuronen herausstellen, diese werden vor dem Start des Lernverfahrens gelöscht. Das Löschen toter Neuronen ist ein entscheidendes Konzept um Überanpassung (overfitting) zu vermeiden.
B. Generalisierendes Relevanzlernen
Die nachfolgenden Ausführungen lehnen sich an das Kapitel 11.5 des Vorlesungsskripts „Computergestützte Intelligenz, Teil 1“ der Hochschule Schmalkalden an [Golz, 2016]. Wenn eine Klassifikation präzise gelingt, stellt sich stets die Frage, welche Merkmale hierfür sehr hilfreich und welche weniger hilfreich waren. Dabei ist anzunehmen, dass auf die weniger hilfreichen verzichtet werden könnte, ohne Beeinträchtigung des Klassifikationerfolges. Es gibt Lernverfahren, die die Relevanz der Merkmale unter Berücksichtigung der Klassenentscheidung eigenständig lernen. Dabei gibt es Lernregeln für die Relevanzfaktoren, welche die Wichtigkeit der einzelnen Merkmale beschreibt. Ein Konzept ist die Verwendung der Relevanzfaktoren in einer gewichteten Metrik unter Einbeziehung der gewichteten Euklid’schen Distanz.
