自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、SOMで何ができるか、RFをどのように計算するか、SOMの特徴・問題点・解決策が説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください。

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

SOMの概要

• ニューラルネットワークの１つ
• データを可視化・見える化するための非線形手法
• 主成分分析などとは異なり、はじめに二次元平面の座標を作ってしまい、それを実際の多次元空間のサンプルに合わせ込むというスタンス
• オーバーフィッティングを起こしやすいので注意が必要
• SOMのいろいろな問題点を解決した、上位互換の手法にGenerative Topographic Mapping (GTM) がある
• GTMに対するSOMのメリットは、手法の説明が簡単、コーディングがしやすい、くらい

スライドのタイトル

• 自己組織化マップ (SOM) とは？
• SOMを作る おおまかな流れ
• こんなデータセットがあるとする
• ２次元マップのサイズを決める
• ２次元の各グリッドにニューロンを配置する
• サンプルとニューロンとの距離を計算する
• 最も距離の近いニューロンを見つける
• 勝者ニューロンをサンプルに少し近づける
• 勝者ニューロンに近いのもサンプルに近づける
• 二次元マップの学習を繰り返す
• SOMの特徴
• SOMの問題点
• SOMの問題点の解決策

以上です。

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