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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
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  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
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  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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