自己組織化写像
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/09/02 03:06 UTC 版)
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。
- ^ “How patterned neural connections can be set up by self-organization”. Proceedings of the Royal Society of London. Series B, Containing papers of a Biological character. 194 (1117): 431-45. (1976). PMID 12510.
- ^ Teuvo Kohonen 著、徳高平蔵、堀尾恵一、大北正昭、大薮又茂、藤村喜久郎 訳 『自己組織化マップ』（改訂版）シュプリンガーフェアラーク東京、2005年6月 （原著2000年12月28日）。ISBN 978-4431711544。
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「自己組織化写像」の続きの解説一覧
- 1 自己組織化写像とは
- 2 自己組織化写像の概要
- 3 定性的紹介
- 4 ニューラルネットとしてのSOM
- 5 書籍
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