自己組織化写像
ネットワークにおける実際の学習はベクトル量子化を参考にしている。技術的には「教師(監督)なし学習」とはいうものの、「我々には望んだ結果がある」という点で「監督」がついている(SOMにおいては、BMUの選定がそれ。算法参照)。
もうすこし算法をみていこう。10×10の人工ニューロン(以下「ノード」)の配列を作る(「競合層」)。それぞれのノードには一つずつの重みベクトルがあり、自分の「物理的な位置」について全智である(つまり、配列の添字を自分自身が知っている)。各ノードが持つ重みベクトルの成分は入力ベクトル(後述)と同じ次元を持つ。それらの重みベクトルの内容は初期化時にランダマイズされることによく注意して欲しい。
さて、ここでマップへの入力を用意する。通例に倣って、色を表現するベクトルを三つ作ろう。計算機科学の世界では、色は赤、緑、青の三つの要素で表現できる。従って、入力ベクトルは3要素を持ち(3次元ベクトルである)、一つ一つのベクトルには色空間の中に対応点がある。