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https://ja.wikipedia.org/wiki/⾃⼰組織化写像
“⾃⼰組織化写像(じこそしきかしゃぞう、英: Self-organizing maps, SOM, Self-
organizing feature maps, SOFM)はニューラルネットワークの⼀種であり、⼤脳⽪質
の視覚野をモデル化したものである。⾃⼰組織化写像はコホネンによって提案されたモデル
であり、教師なし学習によって⼊⼒データを任意の次元へ写像することができる。主に1〜3
次元への写像に⽤いられ、多次元のデータの可視化が可能である。出⼒となる空間をマップ
(map)、競合層 (competitive layer)、もしくは出⼒層 (output layer) と呼ぶ。出⼒層
に対して⼊⼒データの空間を⼊⼒層(input layer)と呼ぶこともある。⾃⼰組織化写像はコ
ホネンマップ (Kohonen map)、コホネンネットワーク (Kohonen network)、⾃⼰組織
化マップ、ソム (SOM) などと呼ぶこともある。
⾃⼰組織化写像は複数の⼈⼯ニューロンが接続された構造である。この⼈⼯ニューロンは
ノード (node)、もしくはユニット (unit) と呼ぶこともある。”
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