「教師なし学習シリーズ — セルフオーガナイズマップの探求」

Exploring Self-Organizing Maps - Unsupervised Learning Series

Self-Organizing Maps（SOM）の動作原理となぜそれらは有用な教師なし学習アルゴリズムであるかを学びましょう

自己組織化マップ（SOM）は、クラスタリングや高次元データの可視化に利用される教師なしニューラルネットワークの一種です。SOMは、ネットワーク内のノード（またはニューロン）が入力データを表現する権利を競う競争学習アルゴリズムを使用してトレーニングされます。

SOMの構造は、各ノードがSOMソリューションの重心を表す重みベクトルに関連付けられる2Dグリッドのノードで構成されています。ノードは、類似したデータポイントを中心に組織化され、基になるデータを表す層を生成します。

SOMは、以下のようなさまざまなタスクで一般的に使用されます:

• データの可視化
• 異常検知
• 特徴抽出
• クラスタリング

また、SOMは教師なし学習の最もシンプルなニューラルネットワークバージョンとしても視覚化することができます！

• 「グラフ機械学習 @ ICML 2023」
• 「Juliaプログラミング言語の探求：MongoDB」
• 大規模言語モデルは、ビデオからの長期行動予測に役立ちますか？AntGPTをご紹介します：ビデオベースの長期行動予測タスクにおいて大規模言語モデルを組み込むためのAIフレームワークです

最初は混乱するかもしれませんが、自己組織化マップ（またはその発明者にちなんでコホネンマップとも呼ばれる）は、データから基になる構造をマッピングすることができる興味深いアルゴリズムの一種です。次のように説明できます:

• バックプロパゲーションのない、1層の教師なしニューラルネットワーク。
• 制約付きのk-meansソリューションであり、ノードが他のノードの移動に影響を与える能力を持つ（k-meansの文脈では、ノードは重心として知られています）。

このブログ記事では、SOMモデルでいくつかの実験を行います。後で、実際のユースケースに自己組織化マップを適用し、アルゴリズムの主な特徴と欠点を確認することができます。

SOMの学習方法の理解

SOMの学習方法を理解するために、まずは2次元のおもちゃデータセットをプロットしてみましょう。

次のデータセットを持つnumpy配列を作成し、その後にプロットします:

import numpy as npX = np.array([[1, 2], [2, 1], [1, 3], [1, 2.5], [3.1, 5], [4, 10], [3.6, 5.4], [2…

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