승자독식 학습 규칙을 쉬운 언어로 예시와 함께 설명합니다.
승자독식(WTA) 학습 규칙은 인공 신경망을 훈련하는 데 사용되는 비지도 학습 알고리즘입니다. 활성화 값이 가장 높은 뉴런("승자")만 업데이트되고 다른 뉴런은 업데이트되지 않는다는 아이디어에 기반합니다.WTA 학습 규칙은 수학적으로 다음과 같이 표현할 수 있습니다:Δw\_i = η(x\_i - w\_i) if i = argmax(y\_i) else 0여기서 w\_i는 입력과 ith 뉴런 사이의 가중치, x\_i는 ith 뉴런에 대한 입력, y\_i는 ith 뉴런의 출력, η는 학습 속도(네트워크가 학습하는 속도를 결정하는 작은 양수 값)입니다.예를 들어 손으로 쓴 숫자를 인식하도록 신경망을 훈련하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 네트워크에 손으로 쓴 숫자의 여러 예가 제시되고 WTA 학습 규칙을 사용하여 네트워크의 가중치를 조정하여 활성화 값이 가장 높은 뉴런("승자")만 업데이트되고 다른 뉴런은 업데이트되지 않도록 할 수 있습니다.WTA 학습 규칙은 레이블이 지정된 예제가 제공되지 않는 비지도 학습 작업에 사용됩니다. 간단하고 효율적인 알고리즘이지만 제대로 작동하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다.요약하자면, 승자독식(WTA) 학습 규칙은 인공 신경망을 훈련하는 데 사용되는 비지도 학습 알고리즘입니다. 활성화 값이 가장 높은 뉴런만 업데이트된다는 아이디어에 기반합니다. 간단하고 효율적인 알고리즘이지만 제대로 작동하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다.