An Entity of Type: Abstraction100002137, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

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).

Property Value
dbo: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)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 26266110 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 5405 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1010190367 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
gold:hypernym
rdf:type
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)
rdfs:label
  • Competitive learning (en)
  • Конкурентне навчання (uk)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageWikiLink of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License