複雑な問題へのSOMの応用
人間の直感に近い柔軟な情報処理 SOMのコンセプトをもっとも簡単に言えば、それは代表的な人工ニューラルネットワークの１つであり、我々の脳機能が誰かにプログラムされるわけではなくて、自分自身で賢くなれるということの本質的原理を数理モデルにしたものです。 というと、なにやらとてつもなく複雑な仕掛けであるかのような印象を与えそうですが、もちろんSOMが脳全体と同じだというわけがなく、脳機能のほんの一部をさらに簡略化したものに過ぎません。SOMの基本的原理はじつはとても簡単なことなのです。 まず、ある物事について、「それが何であるか？」を認識することを考えてください。リンゴを認識するときに、実在する個物としてのリンゴには、いつでも「リンゴ」という名札がついているわけではありません。我々は、その物体の色や形、香りなどの特性を五感（視覚・聴覚・臭覚・味覚・触覚）からキャッチして、その情報をもとに「それ
自己組織化マップ(Self-Organizing Maps)の基礎
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
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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。
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