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- 48. 入力データを平面にきれいに並べ る
- 49. 入力データを平面にきれいに並べ ＝ る 出力
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- 53. 動物の例ではわかりにくいので
- 54. 色（RGB）の例で説明します
- 55. 動物 色 １６次 元 六角形
- 56. 動物 色 １６次 ３次元 元 六角形
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- 61. 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）
- 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
- 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 H
- 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. 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
- 66. 学習処理 入力デー タ ・ 学習アルゴリズム ・ 出力 ・
- 67. 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 ・
- 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
- 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. 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
- 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
- 72. 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
- 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
- 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
- 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
- 76. 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
- 77. 学習を繰り返すことで・・・
- 78. 学習を繰り返すことで・・・
- 79. 学習を繰り返すことで・・・ 完成!!
- 80. 注意！！
- 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
- 82. 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
- 83. これでもう、みんなSOMを理解し た
- 84. これでもう、みんなSOMを理解し た