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自己組織化マップの概要 - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
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自己組織化マップの概要 - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
自己組織化マップ(Self-Organizing Maps, SOM)とは † 統計学的説明 : 多くのパラメータを使うことで... 自己組織化マップ(Self-Organizing Maps, SOM)とは † 統計学的説明 : 多くのパラメータを使うことで近似的にノンパラメトリックで非線形なPCA(主成分分析)を実現する手法*1 PCAとは … 多次元のデータを、できるだけ情報量を落とすことなく、低次元に要約する。 例 : [数学の点, 国語の点, 理科の点, 社会の点] → [数学+理科の点, 国語+社会の点]*2 非線形PCAとは … 非線形関数であっても推定可能、SOM や カーネル主成分分析 など。 例 : 三角関数(データが原点を中心にした円弧上に存在する場合、x,yは偏角θの1次元で表現できる)*3 生理学的説明 : 大脳感覚野の特徴地図が知覚経験によって形成されていく様子を説明したモデル(の、簡易版)*4 網膜細胞の入力から、一次視覚野の方位選択性+眼優位性構造 を再現することができる。 応用的説明 :