自己組織化マップ(Self-Organizing Maps)の基礎 伊藤 冬子, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20050822007 2006年 1月 8日 Abstract 自己組織化マップ(Self-Organizing Maps, SOM)はニューラルネットワークの一種である. 多次元のデータを2次元に写像することが可能であり, 高次元空間の可視化に用いることが可能である. またこれらの多次元のデータを予備知識なしでクラスタリング可能である. 本報告では, 多次元データの可視化, クラスタリングを目的とし, SOMを調査した. また, 無料配布されているSOMのパッケージSOM_PAKを実際に利用した. 1 はじめに 各分野で取り扱われるデータは多次元であることが多い. また, データごとの特徴などの予備知識が ない中で, その分類や
自己組織化マップ(SOM:Self Organizing Maps)のソースプログラムの活用方法について 説明しています。
Programming 3D Sound With OpenAL Introduces OpenAL, and explains how to use its various features. Sample code is included.
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