自己組織化写像
バッチ学習SOM (Batch Learning SOM, BL-SOM):全ての入力を与えた後に重みベクトルの更新を行うSOM(学習順序に依存する性質が除去される)
木構造SOM (Tree Structured SOM, TS-SOM):複数のSOMを木構造にしたSOM(上位のSOMが下位のSOMをガイドすることで計算時間が短縮される)
適応部分空間SOM (Adaptive Subspace SOM, AS-SOM):各ノードが線形部分空間などの多様体を表現するように作られたSOM
球面SOM (Spherical SOM):出力のマップを球面にしたSOM(端がなくなるため、学習における偏りが軽減される)
中央値SOM (Median SOM): 非ベクトル的データに応用可能にしたもの
階層的SOM (Hierarchical Self-Organizing Map, Hierarchical Feature Map, HFM)
双曲面SOM (Hyperbolic SOM, HSOM)
大脳皮質の視覚野は、コラム構造を持っている。このコラム構造は生得的なものではなく、学習によって得られるものである。この視覚野におけるコラム構造の自己組織化をモデル化したものが自己組織化写像である。WillshawとVon Der Malsburgによって1976年に提案された。