熵约束广义学习矢量量化神经网络和软竞争学习算法

摘要

结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络,利用梯度下降法导出其学习算法,该算法是软竞争格式的一种推广.由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数,它可以有效地克服广义学习矢量量化网络的模糊算法存在的问题.文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习算法的许多重要性质,以此为依据,讨论拉格朗日乘子的选取规则.