Bayesian Self-Organizing Map Simulation using Java Applet (Japanese)ベイジアン自己組織化写像シミュレーション（Ver. 1.3） (To English version) 用語解説 ベイジアン自己組織化写像(BSOM)は, 確率モデルに基づいて データの分布を推定する方法の一つで、その推定アルゴリズムはある種のニューラルネットの 学習アルゴリズムとみなす事も出来ます。 下の図の黒い点は人工的に生成されたデータ点を表します。 青い丸とそれを結ぶ青い線は, それぞれBSOMモデルのパラメータである中心点と トポロジーを表します。 この中心点は最初はランダムに配置されています。 トポロジーの役割は、それに沿ってパラメータが緩やかに変化すると言う制約を与えることによって 推定を安定させる事にあります。 ベイズ統計ではそのような制約はパラメータの事前確率として表現されます。 このアプレットはBSOMモデルの最大事後確率推定(MAP推定)を EMアルゴリズムで実行する
