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5分で分かる自己組織化マップ

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5分では分からなかったorz

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5分で分かる自己組織化マップ

  1. 1. 5分で分かる自己組織化マップ で~ご
  2. 2. 初めての人は初めまして
  3. 3. そうでない人はお久しぶりです
  4. 4. で~ごです。
  5. 5. 自己紹介
  6. 6. 自己紹介 OB : 平成16 - 21年 D科
  7. 7. 自己紹介 OB : 平成16 - 21年 D科 前回、サブ会場で司会
  8. 8. 自己紹介 OB : 平成16 - 21年 D科 前回、サブ会場で司会 Twitter : dego_96
  9. 9. 自己紹介 OB : 平成16 - 21年 D科 前回、サブ会場で司会 Twitter : dego_96
  10. 10. 自己紹介 OB : 平成16 - 21年 D科 前回、サブ会場で司会 Twitter : dego_96 ← こんなアイコン使ってた ら
  11. 11. 自己紹介 OB : 平成16 - 21年 D科 前回、サブ会場で司会 Twitter : dego_96 趣味が一発でわかっていい ← こんなアイコン使ってたら ね!
  12. 12. さっそく自己組織化マップの説 明
  13. 13. に入る前に
  14. 14. 何故に自己組織化マップなの か?
  15. 15. 理由 OBとして後輩のためになる話がしたい
  16. 16. 理由 OBとして後輩のためになる話がしたい 高専の研究で使ったから
  17. 17. 理由 OBとして後輩のためになる話がしたい 高専の研究で使ったから 様々な場面で使える
  18. 18. 理由 OBとして後輩のためになる話がしたい 高専の研究で使ったから 様々な場面で使える 理解してみれば思ったよりも簡単
  19. 19. 理由 OBとして後輩のためになる話がしたい 高専の研究で使ったから 様々な場面で使える 理解してみれば思ったよりも簡単 しかし、一言では説明できない
  20. 20. 理由 OBとして後輩のためになる話がしたい 高専の研究で使ったから 様々な場面で使える 理解してみれば思ったよりも簡単 しかし、一言では説明できない 発表時に説明するとスライドの半分が埋まる
  21. 21. 理由 OBとして後輩のためになる話がしたい 高専の研究で使ったから 様々な場面で使える 理解してみれば思ったよりも簡単 しかし、一言では説明できない 発表時に説明するとスライドの半分が埋まる 当時D科では担当教官くらいしか詳しくなかった
  22. 22. 4年生の後期研究内容が決まってきたころ
  23. 23. 4年生の後期 研究内容が決まってきたころ何も知らない僕に担当教官が
  24. 24. 僕 担当教官 これ使ってみて
  25. 25. 僕 担当教官わかりました。 これ使ってみて 簡単に説明 を・・・
  26. 26. 僕 担当教官わかりました。 これ使ってみて 簡単に説明 を・・・ 読めばわかる よ!
  27. 27. 僕 担当教官わかりました。 これ使ってみて 簡単に説明 を・・・ 読めばわかる よ!応用って書いて ありますけ ど・・・
  28. 28. 僕 担当教官わかりました。 これ使ってみて 簡単に説明 を・・・ 読めばわかる よ!応用って書いて ありますけ ど・・・ 読めばわかる よ!
  29. 29. 僕 担当教官わかりました。 これ使ってみて 簡単に説明 を・・・ 読めばわかる よ!応用って書いて ありますけ ど・・・ 読めばわかる よ!簡単でいいので せ、説明 を・・・
  30. 30. 僕 担当教官わかりました。 これ使ってみて 簡単に説明 を・・・ 読めばわかる よ!応用って書いて ありますけ ど・・・ 読めばわかる よ!簡単でいいので せ、説明 を・・・ 頑張って!!
  31. 31. 自己組織化マップとは?
  32. 32. 自己組織化マップとは?Self Organizing Map
  33. 33. 自己組織化マップとは? ソ ムSelf Organizing Map ⇒SOM
  34. 34. 自己組織化マップとは? ソ ムSelf Organizing Map ⇒SOM コホネンが提案した、教師なし学習によって、入力 データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の 次元へと写像することができる、大脳皮質の視覚野を モデル化した人工ニューラルネットワークの一種であ る。 高専生のレポートで大活躍のWikipedia より
  35. 35. 自己組織化マップとは? ソ ムSelf Organizing Map ⇒SOM コホネンが提案した、教師なし学習によって、入力 データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の 次元へと写像することができる、大脳皮質の視覚野を モデル化した人工ニューラルネットワークの一種であ る。 高専生のレポートで大活躍のWikipedia より (?Д?)エッ?! ナニソレオイシイノ??
  36. 36. 簡単に言うと
  37. 37. 入力データを平面にきれいに並べ る
  38. 38. 入力データを平面にきれいに並べ る
  39. 39. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
  40. 40. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 入力ノード1 (16次 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 0 元) 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
  41. 41. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 入力ノード2 (16次 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ ワシ 1 0 0 0 0 0 元) 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
  42. 42. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ 1 0 入力ノード3 (16次 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ イヌ 0 0 0 1 0 0 元) 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
  43. 43. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
  44. 44. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
  45. 45. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
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  47. 47. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 小 中 大 夜 2 4 髪 有 た 羽 縞 草 名前 さ ぐ き 行 を 蹄 て 根 あ 狩 走 飛 泳 食 ら 本 本 持 が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0※ サンプルなので細かいことはアヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 気にしないでくださいフクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 (注)僕は作ってません0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
  48. 48. 入力データを平面にきれいに並べ る
  49. 49. 入力データを平面にきれいに並べ = る 出力
  50. 50.
  51. 51. 草食肉食
  52. 52. 動物の例ではわかりにくいので
  53. 53. 色(RGB)の例で説明します
  54. 54. 動物 色16次 元六角形
  55. 55. 動物 色16次 3次元 元六角形
  56. 56. 動物 色16次 3次元 元六角形 四角形
  57. 57. 手順1、入力データを用意する
  58. 58. 手順1、入力データを用意する2、出力平面を初期化する
  59. 59. 手順1、入力データを用意する2、出力平面を初期化する3、きれいに並べる(学習する)
  60. 60. 入力データ ⇒ 画像 1ピクセル(R1、G1、 B1) 2ピクセル(R2、G2、 B2) 3ピクセル(R3、G 3、B3)
  61. 61. 入力データ ⇒ 画像 入力ノード 1 入力ノード 2 入力ノード 3
  62. 62. 入力データ ⇒ 画像 入力ノード 1 入力ノード 2 入力ノード 3 W出力 ⇒ 配列 H
  63. 63. 入力データ ⇒ 画像 入力ノード 1 入力ノード 2 入力ノード 3 W出力 ⇒ 配列自分で決めるもの・ 縦横のサイズ H・ 初期状態
  64. 64. 入力データ ⇒ 画像 入力ノード 1 入力ノード 2 入力ノード 3 W出力 ⇒ 配列自分で決めるもの・ 縦横のサイズ H・ 初期状態
  65. 65. 学習処理入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・出力 ・
  66. 66. 学習処理入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・ ①入力ノードを一つ選択出力 ・
  67. 67. 学習処理入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・ ノード ①入力ノードを一つ選択出力 ・ ②入力ノードに最も似てい るノード(勝者ノード) を探す
  68. 68. 学習処理入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・ ノード ①入力ノードを一つ選択出力 ・ ②入力ノードに最も似てい るノード(勝者ノード) を探す ③周囲にあるノードを入力 ノードに近い色にする
  69. 69. 学習処理入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・ ノード ①入力ノードを一つ選択出力 ・ ②入力ノードに最も似てい るノード(勝者ノード) を探す ③周囲にあるノードを入力 ノードに近い色にする
  70. 70. 学習処理入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・ ①入力ノードを一つ選択出力 ・ ②入力ノードに最も似てい るノード(勝者ノード) を探す ③周囲にあるノードを入力 ノードに近い色にする ④全ての入力ノードに対し て ①~③を繰り返 す
  71. 71. 学習処理入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・ ①入力ノードを一つ選択出力 ・ ②入力ノードに最も似てい るノード(勝者ノード) を探す ③周囲にあるノードを入力 ノードに近い色にする ④全ての入力ノードに対し て ①~③を繰り返 す 入力ノード全部やって学習 1回
  72. 72. 学習処理入力デー タ ・ ・出力 ・ 注意事項 ※ 学習は何回も繰り返す
  73. 73. 学習処理入力デー タ ・ ・出力 ・ 注意事項 ※ 学習は何回も繰り返す ※ 色を近づける割合は異なる 最初はかなり近づける、最後はちょっとだ け
  74. 74. 学習処理入力デー タ ・ ・出力 ・ 注意事項 ※ 学習は何回も繰り返す ※ 色を近づける割合は異なる 最初はかなり近づける、最後はちょっとだ け ※ 色を近づける割合は異なる 2 勝者ノードに近いと影響力大
  75. 75. 学習処理入力デー タ ・ ・出力 ・ 注意事項 ※ 学習は何回も繰り返す ※ 色を近づける割合は異なる 最初はかなり近づける、最後はちょっとだ け ※ 色を近づける割合は異なる 2 勝者ノードに近いと影響力大 ※ 範囲を徐々に小さくする
  76. 76. 学習を繰り返すことで・・・
  77. 77. 学習を繰り返すことで・・・
  78. 78. 学習を繰り返すことで・・・ 完成!!
  79. 79. 注意!!
  80. 80. 入力ノードが全部現れるとは限りません!※ 特に入力ノード数 < 出力平面の大きさの時
  81. 81. 入力ノードが全部現れるとは限りません!※ 特に入力ノード数 < 出力平面の大きさの時 39969色 64色
  82. 82. これでもう、みんなSOMを理解し た
  83. 83. これでもう、みんなSOMを理解し た

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