SOM Feature Map Initialization with Node Exchange Using Learning Data

コホネンの自己組織化マップ（SOM）はニューラルネットワークの一つであって，入力データの特徴を教師なし競合近傍学習によって学習するという特徴を持っている．SOMの学習アルゴリズムによると，学習速度は学習データと特徴マップの初期値によって影響を受けることがわかる．著者は，特徴マップの初期値をランダムに決定する方法を改善することによって学習速度の高速化が図れるのではないかと考えた．初期値をランダムに決定すると，入力ベクトル空間と特徴マップ上の位置の間に何の関連付けも行われない状態となる．学習終了時には入力ベクトル空間と特徴マップ上の位置が関連付けられていることを考えると，初期化の段階で関連付けが行... View More