Competitive learning is a form of unsupervised learning in artificial neural networks, in which nodes compete for the right to respond to a subset of the input data. A variant of Hebbian learning, competitive learning works by increasing the specialization of each node in the network. It is well suited to finding clusters within data. Models and algorithms based on the principle of competitive learning include vector quantization and self-organizing maps (Kohonen maps).
Attributes | Values |
---|
rdf:type
| |
rdfs:label
| - Competitive learning (en)
- Конкурентне навчання (uk)
|
rdfs:comment
| - Competitive learning is a form of unsupervised learning in artificial neural networks, in which nodes compete for the right to respond to a subset of the input data. A variant of Hebbian learning, competitive learning works by increasing the specialization of each node in the network. It is well suited to finding clusters within data. Models and algorithms based on the principle of competitive learning include vector quantization and self-organizing maps (Kohonen maps). (en)
- Конкурентне навчання є формою навчання без нагляду у штучних нейронних мережах, в яких вузли конкурують за право реагувати на підмножину вхідних даних. Варіант навчання за Геббовою теорією, конкурентне навчання працює шляхом підвищення спеціалізації кожного вузла в мережі. Воно добре підходить для пошуку кластерів у межах даних. Моделі та алгоритми, засновані на принципі конкурентного навчання, включають та самоорганізаційні карти Кохонена. (uk)
|
foaf:depiction
| |
dcterms:subject
| |
Wikipage page ID
| |
Wikipage revision ID
| |
Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
Link from a Wikipage to an external page
| |
sameAs
| |
dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
thumbnail
| |
has abstract
| - Competitive learning is a form of unsupervised learning in artificial neural networks, in which nodes compete for the right to respond to a subset of the input data. A variant of Hebbian learning, competitive learning works by increasing the specialization of each node in the network. It is well suited to finding clusters within data. Models and algorithms based on the principle of competitive learning include vector quantization and self-organizing maps (Kohonen maps). (en)
- Конкурентне навчання є формою навчання без нагляду у штучних нейронних мережах, в яких вузли конкурують за право реагувати на підмножину вхідних даних. Варіант навчання за Геббовою теорією, конкурентне навчання працює шляхом підвищення спеціалізації кожного вузла в мережі. Воно добре підходить для пошуку кластерів у межах даних. Моделі та алгоритми, засновані на принципі конкурентного навчання, включають та самоорганізаційні карти Кохонена. (uk)
|
gold:hypernym
| |
prov:wasDerivedFrom
| |
page length (characters) of wiki page
| |
foaf:isPrimaryTopicOf
| |
is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
is foaf:primaryTopic
of | |