som matlab代码cpp-lvq 介绍 CppLVQ是学习矢量量化分类算法的C ++实现。 根据维基百科： LVQ可以理解为人工神经网络的特例，更确切地说，它应用了赢家通吃的基于Hebbian学习的方法。 它是自组织图（SOM）的先驱，与神经气体和k最近邻居算法（k-NN）有关。 LVQ由Teuvo Kohonen发明。 为什么？ 我发现LVQ既高效又易于理解。 我以前的实现是用Java编码的，但是没有我想要的那么好。 但是，它仍然比MATLAB的实现更快，更准确。 我决定这样做的主要原因是，互联网上缺乏类似的实现。 我发现的那几个，事实证明它是越野车，而且记录得很糟。 解决方案 CppLVQ将是： 快速地 有据可查 容易明白 易于使用（静态库或纯代码）

LVQ神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，输入层与隐含层间为完全连接，每个输出层神经元与隐含层的神经元的不同组相连接，每个隐含层神经元只能和一个输出层神经元连接，但每个输出层神经元可以连接多个隐含层神经元。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。

基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法_冯洁琼.caj