Abstract
In this paper we reanalyze Kohonen‘s learning vector quantizing (LVQ) Learning rule which is based on Hcbb’s learning rule with a view to a gradient descent method. Kohonen's LVQ can be classified into two algorithms according to 6learning mode: unsupervised LVQ(ULVQ) and supervised LVQ(SLVQ). These two algorithms can be represented as gradient descent methods, if target values of output neurons are generated properly. As a result, we see that the LVQ learning method is a special case of a gradient descent method and also that LVQ is represented by a generalized percetron-like LVQ(PLVQ).
본 논문에서는 Hebb 학습법에 기초한 Kohonen의 LVQ 학습법을 퍼셉트론 학습에 사용되는 경도 강하 (Gradient descent) 학습법에 의해 재해석한다. Kohonen의 LVQ는 학습법에 따라 두 가지로 나뉠 수 있는데 하나는 자율학습 LVQ(ULVQ)이며 다른 하나는 타율학습 LVQ(SLVQ)이다. 두 경우 모두 출력뉴런의 목표 값을 적당히 생성할 경우 타율학습 경도 강하학습법으로 표현될 수 있다. 결과적으로 LVQ학습법은 타율학습 경도 강하 학습법의 특수한 형태임을 알 수 있으며 또한 LVQ는 보다 일반화된 '퍼셉트론 형태의 LVQ(PLVQ)'알고리즘으로 표현될 수 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이를 증명하고 결론을 맺는다.