自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 英 えい Self-organizing maps, SOM , Self-organizing feature maps, SOFM ）はニューラルネットワーク の一種 いっしゅ 大脳皮質 だいのうひしつ 視覚 しかく 野 の 化 か 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう コホネン によって提案 ていあん 教師 きょうし 学習 がくしゅう 入力 にゅうりょく 任意 にんい 次元 じげん 写像 しゃぞう 主 おも 次元 じげん 写像 しゃぞう 用 もち 多次元 たじげん 可視 かし 化 か 可能 かのう 出力 しゅつりょく 空間 くうかん 競合 きょうごう 層 そう 出力 しゅつりょく 層 そう 呼 よ 出力 しゅつりょく 層 そう 対 たい 入力 にゅうりょく 空間 くうかん 入力 にゅうりょく 層 そう 呼 よ 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 自己 じこ 組織 そしき 化 か 呼 よ
自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 複数 ふくすう 人工 じんこう 接続 せつぞく 構造 こうぞう 人工 じんこう 呼 よ
定性的 ていせいてき 紹介 しょうかい [ 編集 へんしゅう ] 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 入力 にゅうりょく 層 そう 競合 きょうごう 層 そう 出力 しゅつりょく 層 そう 層 そう 構造 こうぞう 教師 きょうし 学習 がくしゅう 入力 にゅうりょく 層 そう 単 たん 入力 にゅうりょく 与 あた 競合 きょうごう 層 そう 単 たん 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 呼 よ
入力 にゅうりょく
n
{\displaystyle n}
次元 じげん 数値 すうち 出力 しゅつりょく 競合 きょうごう 層 そう 配置 はいち 各 かく
m
{\displaystyle m}
次元 じげん 空間 くうかん 上 じょう 配置 はいち 入力 にゅうりょく 次元 じげん 同 おな 次元 じげん 対応付 たいおうづ 対応付 たいおうづ 重 おも 呼 よ 重 おも 更新 こうしん 学習 がくしゅう 行 おこな
競合 きょうごう 層 そう 配置 はいち 次元 じげん 自由 じゆう 設定 せってい 最 もっと 基本 きほん 的 てき 利用 りよう 法 ほう 次元 じげん 上 じょう 配置 はいち 高次 こうじ 元 もと 学習 がくしゅう 高次 こうじ 元 もと 関係 かんけい 性 せい 可視 かし 化 か 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 高 こう 次元 じげん 間 あいだ 存在 そんざい 非線形 ひせんけい 関係 かんけい 簡単 かんたん 幾何 きか 学 がく 的 てき 関係 かんけい 持 も 像 ぞう 変換 へんかん
現在 げんざい 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 様々 さまざま 従来 じゅうらい 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 基本 きほん 呼 よ 略 りゃく 方 かた 後述 こうじゅつ 学習 がくしゅう 混同 こんどう 望 のぞ
基本 きほん 算法 さんぽう [ 編集 へんしゅう ] ネットワークにおける実際 じっさい 学習 がくしゅう ベクトル量子 りょうし 化 か を参考 さんこう 技術 ぎじゅつ 的 てき 教師 きょうし 監督 かんとく 学習 がくしゅう 我々 われわれ 望 のぞ 結果 けっか 点 てん 監督 かんとく 選定 せんてい 算法 さんぽう 参照 さんしょう
もうすこし算法 さんぽう 人工 じんこう 以下 いか 配列 はいれつ 作 つく 競合 きょうごう 層 そう 一 ひと 重 おも 自分 じぶん 物理 ぶつり 的 てき 位置 いち 全智 ぜんち 配列 はいれつ 添字 そえじ 自分 じぶん 自身 じしん 知 し 各 かく 持 も 重 おも 成分 せいぶん 入力 にゅうりょく 後述 こうじゅつ 同 おな 次元 じげん 持 も 重 おも 内容 ないよう 初期 しょき 化 か 時 じ 注意 ちゅうい 欲 ほ
さて、ここでマップへの入力 にゅうりょく 用意 ようい 通例 つうれい 倣 なら 色 いろ 表現 ひょうげん 三 みっ 作 つく 計算 けいさん 機 き 科学 かがく 世界 せかい 色 いろ 赤 あか 緑 みどり 青 あお 三 みっ 要素 ようそ 表現 ひょうげん 従 したが 入力 にゅうりょく 要素 ようそ 持 も 次元 じげん 一 ひと 一 ひと 色 いろ 空間 くうかん 中 なか 対応 たいおう 点 てん
R = <255, 0, 0>
G = <0, 255, 0>
B = <0, 0, 255>
ベクトルは太字 ふとじ 表 あらわ
t = 現在 げんざい 繰 く 返 かえ 回数 かいすう
λ らむだ 最大 さいだい 繰 く 返 かえ 回数 かいすう Wv = 現在 げんざい 重 おも D = 目的 もくてき 入力 にゅうりょく Θ しーた 後述 こうじゅつ 距離 きょり 変化 へんか 値 ね 近傍 きんぼう 半径 はんけい α あるふぁ 時間 じかん 変化 へんか 係数 けいすう 学習 がくしゅう 係数 けいすう 全 ぜん 重 おも 入力 にゅうりょく 一 ひと 用意 ようい マップ上 じょう 全 すべ 一 ひと 一 ひと 対 たい 入力 にゅうりょく 各 かく 重 おも 間 あいだ 非 ひ 類似 るいじ 度 ど 計算 けいさん 非 ひ 類似 るいじ 度 ど 的 てき 距離 きょり 用 もち 各 かく 要素 ようそ 差 さ 自乗 じじょう 和 わ 各 かく 検査 けんさ 最 もっと 距離 きょり 小 ちい 間 あいだ 距離 きょり 短 みじか 良 よ 一致 いっち 見 み 呼 よ
BMUの近傍 きんぼう 各 かく 位置 いち 判 わか 近傍 きんぼう 探 さが 出 だ 重 おも 次 つぎ 変更 へんこう 入力 にゅうりょく 近付 ちかづ Wv (t + 1) = Wv (t) + Θ しーた α あるふぁ D(t) - Wv(t) )
近傍 きんぼう 以外 いがい 重 おも 変化 へんか 繰 く 返 かえ 回数 かいすう 増 ふ 程 ほど Θ しーた 適用 てきよう 範囲 はんい 狭 せま α あるふぁ 小 ちい 値 ね 近傍 きんぼう 半径 はんけい 収縮 しゅうしゅく 学習 がくしゅう 係数 けいすう 減少 げんしょう 下記 かき 参照 さんしょう
λ らむだ 達 たっ 戻 もど 入力 にゅうりょく 様々 さまざま 振 ふ 繰 く 返 かえ 似 に 性質 せいしつ 似 に 重 おも 競合 きょうごう 層 そう 上 うえ 物理 ぶつり 的 てき 形成 けいせい
この算法 さんぽう 解析 かいせき 的 てき [ 編集 へんしゅう ] SOMのアルゴリズムにはどんな次元 じげん 特徴 とくちょう 入力 にゅうりょく 多 おお 応用 おうよう 入力 にゅうりょく 次元 じげん 高 たか 出力 しゅつりょく 次元 じげん 次元 じげん 入力 にゅうりょく 異 こと 次元 じげん 構 かま 近傍 きんぼう 定義 ていぎ 位相 いそう 幾何 きか 学 がく 次元 じげん 次元 じげん 次元 じげん 拡大 かくだい 主 おも 次元 じげん 削減 さくげん 用 もち
アルゴリズムはニューラルネットの用語 ようご 用 もち 容易 ようい 記述 きじゅつ 各々 おのおの 出力 しゅつりょく 上 じょう 固有 こゆう 物理 ぶつり 的 てき 位置 いち 持 も 入力 にゅうりょく 対 たい 一番 いちばん 近 ちか 持 も 勝者 しょうしゃ 呼 よ 勝者 しょうしゃ 重 おも 入力 にゅうりょく 近 ちか 修正 しゅうせい 勝者 しょうしゃ 全部 ぜんぶ 競合 きょうごう 学習 がくしゅう 呼 よ
それぞれのニューロンは近傍 きんぼう 持 も 勝者 しょうしゃ 場合 ばあい 近傍 きんぼう 重 おも 修正 しゅうせい 全 すべ 何 なん 度 ど 通常 つうじょう 繰 く 返 かえ
このネットワークは最終 さいしゅう 的 てき 入力 にゅうりょく 中 ちゅう 出力 しゅつりょく 関連付 かんれんづ 結果 けっか 関連 かんれん 入力 にゅうりょく 名前 なまえ 呼 よ 色 いろ 学習 がくしゅう 色 いろ
他 た 多 おお 同様 どうよう
学習 がくしゅう 写像 しゃぞう 構築 こうちく 競合 きょうごう 学習 がくしゅう 用 もち 自己 じこ 組織 そしき 化 か 多 おお 入力 にゅうりょく 必要 ひつよう 次 つぎ 出現 しゅつげん 入力 にゅうりょく 限 かぎ 食 く 入力 にゅうりょく 何 なん 度 ど 繰 く 返 かえ 与 あた 写像 しゃぞう 新 あたら 入力 にゅうりょく 速 すみ 上 じょう 位置 いち 与 あた 自動的 じどうてき 分類 ぶんるい 一 ひと 勝者 しょうしゃ 存在 そんざい 重 おも 入力 にゅうりょく 最 もっと 近 ちか 各 かく 重 おも 入力 にゅうりょく 距離 きょり 計算 けいさん 簡単 かんたん 決定 けってい generative topographic map (GTM) はSOMの新 あたら 一 ひと 年 ねん 論文 ろんぶん 中 ちゅう 初 はじ 発表 はっぴょう 確 かく 率 りつ 収束 しゅうそく 近傍 きんぼう 半径 はんけい 収縮 しゅうしゅく 学習 がくしゅう 係数 けいすう 減少 げんしょう 必要 ひつよう
GTMは生成 せいせい 入力 にゅうりょく 低 てい 次元 じげん 空間 くうかん 側 がわ 確 かく 率 りつ 的 てき 点 てん 選 えら 観測 かんそく 高次 こうじ 元 もと 入力 にゅうりょく 空間 くうかん 上 じょう 点 てん 滑 なめ 関数 かんすう 写像 しゃぞう 後 のち 加 くわ 仮定 かてい 低 てい 次元 じげん 側 がわ 確 かく 率 りつ 分布 ぶんぷ 滑 なめ 関数 かんすう 高 こう 次元 じげん 側 がわ 全 すべ EMアルゴリズム (en:EM_algorithm ) によって入力 にゅうりょく 学習 がくしゅう
ニューラルネットとしてのSOM [ 編集 へんしゅう ] 大脳皮質 だいのうひしつ 視覚 しかく 野 の コラム構造 こうぞう を持 も 構造 こうぞう 生得 しょうとく 的 てき 学習 がくしゅう 得 え 視覚 しかく 野 の 構造 こうぞう 自己 じこ 組織 そしき 化 か 化 か 自己 じこ 組織 そしき 化 か 写像 しゃぞう 1976年 ねん に提案 ていあん [1]
クラスタリング手法 しゅほう [ 編集 へんしゅう ] SOMはk平均 へいきん 法 ほう に位相 いそう 概念 がいねん 入 い 平均 へいきん 法 ほう 近傍 きんぼう 半径 はんけい 学習 がくしゅう 係数 けいすう 固定 こてい 等価 とうか
可視 かし 化 か 手法 しゅほう [ 編集 へんしゅう ] 高 こう 次元 じげん 空間 くうかん 上 じょう 次元 じげん 平面 へいめん 上 じょう 低 てい 次元 じげん 容易 ようい 観察 かんさつ 空間 くうかん 写像 しゃぞう 次元 じげん 削減 さくげん 可視 かし 化 か 次元 じげん 削減 さくげん 可視 かし 化 か 行 おこな 手法 しゅほう 他 た 主成分 しゅせいぶん 解析 かいせき 曲面 きょくめん 上 じょう 分布 ぶんぷ 場合 ばあい 主成分 しゅせいぶん 解析 かいせき 削減 さくげん 高次 こうじ 元 もと 空間 くうかん 上 じょう 配置 はいち 曲面 きょくめん 変形 へんけい 表示 ひょうじ 用 よう 空間 くうかん 有効 ゆうこう 利用 りよう
SOMのアルゴリズムは大 おお 分 わ 存在 そんざい 一 ひと 大脳 だいのう 視覚 しかく 野 の 由来 ゆらい 学習 がくしゅう 入力 にゅうりょく 学習 がくしゅう 行 おこな 後 ご 入力 にゅうりょく 高 たか 傾向 けいこう 各 かく 初期 しょき 値 ち 設定 せってい
一方 いっぽう 解析 かいせき 手法 しゅほう 見 み 入力 にゅうりょく 順序 じゅんじょ 依存 いぞん 性質 せいしつ 取 と 除 のぞ 変更 へんこう 加 くわ 主成分 しゅせいぶん 解析 かいせき 用 もち 求 もと 主成分 しゅせいぶん 軸 じく 張 は 空間 くうかん 上 じょう 整然 せいぜん 初期 しょき 配置 はいち 全 すべ 各々 おのおの 分類 ぶんるい 終 お 後 のち 各々 おのおの 同時 どうじ 学習 がくしゅう 行 おこな
バッチ学習 がくしゅう 全 すべ 入力 にゅうりょく 与 あた 後 のち 重 おも 更新 こうしん 行 おこな 学習 がくしゅう 順序 じゅんじょ 依存 いぞん 性質 せいしつ 除去 じょきょ
木 き 構造 こうぞう 複数 ふくすう 木 き 構造 こうぞう 上位 じょうい 下位 かい 計算 けいさん 時間 じかん 短縮 たんしゅく 適応 てきおう 部分 ぶぶん 空間 くうかん 各 かく 線形 せんけい 部分 ぶぶん 空間 くうかん 多様 たよう 体 たい 表現 ひょうげん 作 つく 球面 きゅうめん 出力 しゅつりょく 球面 きゅうめん 端 はし 学習 がくしゅう 偏 かたよ 軽減 けいげん 中央 ちゅうおう 値 ち 非 ひ 的 てき 応用 おうよう 可能 かのう 階層 かいそう 的 てき 双 そう 曲面 きょくめん この分野 ぶんや 代表 だいひょう 的 てき 書籍 しょせき 考案 こうあん 者 しゃ 自身 じしん 著書 ちょしょ 自己 じこ 組織 そしき 化 か [2] 挙 あ
^ “How patterned neural connections can be set up by self-organization”. Proceedings of the Royal Society of London. Series B, Containing papers of a Biological character. 194 (1117): 431-45. (1976). PMID 12510 . ^ Teuvo Kohonen 著 ちょ 徳 とく 高 だか 平蔵 ひらぞう 堀尾 ほりお 恵一 けいいち 大北 おおきた 正 ただし 昭 あきら 大薮 おおやぶ 又 また 茂 しげる 藤村 ふじむら 喜久郎 きくお 訳 やく 自己 じこ 組織 そしき 化 か 改訂 かいてい 版 ばん 東京 とうきょう 年 ねん 月 がつ 原著 げんちょ 年 ねん 日 にち ISBN 978-4431711544 。
Category:データマイニング
