자기조직화 지도

자기조직화지도()는

 대뇌피질의 시각피질을 모델화한 인공신경망의 일종이다.
 비교사 학습에 의한 클러스터링 방법의 하나이다.
 차원을 줄여서 가시화하는 방법의 하나이다.

자기조직화맵이라고도 한다.

인공지능망의 일종인 자기조직화맵은 자율학습의 방법으로 훈련이 되며, 저차원(보통 2차원)의 지도를 생성한다. 이 지도는 입력공간에서 주어진 훈련 샘플에 대한 이산적인 표현을 나타내며, 입력 공간에 대한 위상(topological) 속성을 보존하려고 한다.

SOM은 고차원으로 표현된 데이터를 저차원으로 변환해서 보는 데 유용하다. 이 모델은 이 모델을 처음 고안한 핀란드의 과학자인 Teuvo Kohenen의 이름을 본따 Kohenen map 이라고 불리기도 한다.

다른 인공신경망과 같이, SOM은 훈련과 매핑의 두 가지 모드로 동작한다. 훈련은 입력 샘플을 이용해서 지도를 만드는 과정으로, 경쟁적이며, vector quantization 이라고도 불린다. 매핑 과정에서는 새로운 입력을 훈련 결과에 따라 자동적으로 분류한다..

기계 학습
신경망
인공신경망
비지도 학습
클러스터 분석 알고리즘
차원 축소