文件名称：一种新的两步学习矢量量化算法
文件大小：2.49MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-06 12:35:29
研究论文
学习矢量量化（LVQ）算法因其直观清晰的学习过程和易于实现而广泛用于图像压缩。 但是，LVQ强烈依赖于码本的初始化，并且经常获得局部最优结果。 针对上述问题，本文提出了一种新的两步学习矢量量化算法，该算法在LVQ之后增加了一个校正学习阶段。 TsLVQ的主要思想是使突触权重向量远离错误聚类的训练向量，并使之朝向正确聚类的训练向量，这类似于监督学习向量量化。 但是，与监督学习向量量化不同，很难确定错误地聚类的训练向量。 本文提出了一种决策函数，用于 确定错误地聚类的训练向量，并在TsLVQ的第二个学习阶段中提出纠正学习策略。 实验结果表明，TsLVQ在PSNR方面优于LVQ，并具有更好的视觉质量。