SOMとは 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)は,T.Kohonenにより1981年頃に発表された教師なし学習ニューラルネットワークで,入力パターン群をその類似度に応じて分類する能力を自律的に獲得していくニューラルネットワークである.n次元の入力データ群をニューロンの1次元配列にマッピングするものを1次元SOM,2次元配列にマッピングするものを2次元SOMという.SOMでは,入力データに対して,そのデータの特徴を最もよく捉えたある1つのニューロンが発火する.SOMは,入力データ間の近さが,1次元または2次元配列上で発火するニューロンの近さに反映される「トポロジー保存性」という特徴を持つ. SOMのアルゴリズム 入力データがn次元実数ベクトルx=(x1,x2,...,xn)で与えられ,2次元SOMがm*m(=M)個の格子点上に配置されたニューロンを持つとする
SOM_PAK and LVQ_PAK Two public-domain softare packages, SOM_PAK for the Self-Organizing Map algorithm and LVQ_PAK for the Learning Vector Quantization algorithms are provided (current versions are 3.1). These program packages have been developed to demonstrate the implementation of these algorithms and to ease first experiments. Downloading using WWW Both program packages SOM_PAK and LVQ_PAK, as w
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