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Somの分かり易い解説
- 5. 自己紹介
で~ご
岐阜高専D科 OB
高専カンファは3回目(発表は2回目)
Twitter : dego_96
- 6. 自己紹介
で~ご
岐阜高専D科 OB
高専カンファは3回目(発表は2回目)
Twitter : dego_96
- 7. 自己紹介
で~ご
岐阜高専D科 OB
高専カンファは3回目(発表は2回目)
Twitter : dego_96
- 8. 自己紹介
で~ご
岐阜高専D科 OB
高専カンファは3回目(発表は2回目)
Twitter : dego_96
- 9. 自己紹介
で~ご
岐阜高専D科 OB
高専カンファは3回目(発表は2回目)
Twitter : dego_96
クリスマスの予定は
もちろんバイトです!
- 13. 理由
• 遺伝的アルゴリズム(GA)と同程度の難易度
– ニコ動にGAはあるがSOMは無い
• けっこういろんな場所で使える
• 岐阜カンファ1.5のリベンジ
• 高専の研究で使ったから
– 卒研発表のスライドの半分を占領
– 学科内で担当教官しか詳しくなかった(当時)
– 理解してみれば思ったより簡単
- 18. 僕 担当教官
これ使ってみて
わかりました。
簡単に説明を・・・
- 19. 僕 担当教官
これ使ってみて
わかりました。
簡単に説明を・・・
読めばわかるよ!
- 20. 僕 担当教官
これ使ってみて
わかりました。
簡単に説明を・・・
読めばわかるよ!
応用って書いて
ありますけど・・・
- 21. 僕 担当教官
これ使ってみて
わかりました。
簡単に説明を・・・
読めばわかるよ!
応用って書いて
ありますけど・・・
読めばわかるよ!
- 22. 僕 担当教官
これ使ってみて
わかりました。
簡単に説明を・・・
読めばわかるよ!
応用って書いて
ありますけど・・・
読めばわかるよ!
簡単でいいので
せ、説明を・・・
- 23. 僕 担当教官
これ使ってみて
わかりました。
簡単に説明を・・・
読めばわかるよ!
応用って書いて
ありますけど・・・
読めばわかるよ!
簡単でいいので
せ、説明を・・・
頑張って!!
- 26. 調べてみた
ソ ム
Self Organizing Map ⇒ SOM
- 27. 調べてみた
ソ ム
Self Organizing Map ⇒ SOM
コホネンが提案した、教師なし学習によって、入力データ群
をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元へと写像
することができる、大脳皮質の視覚野をモデル化した人工
ニューラルネットワークの一種である。
高専生のレポートで大活躍のWikipediaより
- 28. 調べてみた
ソ ム
Self Organizing Map ⇒ SOM
コホネンが提案した、教師なし学習によって、入力データ群
をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元へと写像
することができる、大脳皮質の視覚野をモデル化した人工
ニューラルネットワークの一種である。
高専生のレポートで大活躍のWikipediaより
(?Д ?)エッ?! ナニソレオイシイノ??
- 32. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5
ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5
ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0
ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0
イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0
ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0
トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0
ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1
タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1
ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
- 33. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
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中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
メンドリ
ライオン
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入力データ1 (16次元)
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ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
- 34. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
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中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
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ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5
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入力データ2 (16次元)
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ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1
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ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
- 35. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
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- 36. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
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中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5
ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5
ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0
ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0
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- 37. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
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- 38. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
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シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
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- 39. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
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中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
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トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0
ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1
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- 40. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属
性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性
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中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草
小 大 根 縞 狩 走
名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食
さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ
い い 性 足 足 持 類 り 性
い つ み り
ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5
キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5
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オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
※ サンプルなので細かいことは
アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0
ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
気にしないでください
フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0
トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0
(注)僕は作ってません0
ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1
タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1
ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
- 50. なにがわかるのか
関係図(的なもの)ができる
似た性質のものは近くに来る
特徴・性質の位置関係がわかる
多目的最適化のパレート解の可視化
- 51. なにがわかるのか
関係図(的なもの)ができる
似た性質のものは近くに来る
特徴・性質の位置関係がわかる
多目的最適化のパレート解の可視化
クラスタリングに使われたり
- 52. なにがわかるのか
関係図(的なもの)ができる
似た性質のものは近くに来る
特徴・性質の位置関係がわかる
多目的最適化のパレート解の可視化
クラスタリングに使われたり
← これにはこんな感じで
書いてあります
- 62. 動物 色
16次元 3次元
六角形 四角形
- 76. 2.出力平面(結果)を初期化する
出力 ⇒ 配列 自分で決めるもの
W ・ W (横幅)
・ H (縦幅)
・ 1個1個の色(ランダム)
H
要はてきとーな画像と同じ
- 77. 2.出力平面(結果)を初期化する
出力 ⇒ 配列 自分で決めるもの
W ・ W (横幅)
・ H (縦幅)
・ 1個1個の色(ランダム)
H
要はてきとーな画像と同じ
ニューロン
- 81. 3.きれいに並べ変える(学習する)
結果
学習のやり方
①入力データを一つ選択
②入力データに最も似た色の
ニューロンを探す
③周囲にあるニューロンを
入力データに近い色にする
入力データ
・・・
- 82. 3.きれいに並べ変える(学習する)
結果
学習のやり方
①入力データを一つ選択
②入力データに最も似た色の
ニューロンを探す
③周囲にあるニューロンを
入力データに近い色にする
入力データ
・・・
- 83. 3.きれいに並べ変える(学習する)
結果
学習のやり方
①入力データを一つ選択
②入力データに最も似た色の
ニューロンを探す
③周囲にあるニューロンを
入力データに近い色にする
④全ての入力データに対して
①~③を繰り返す
入力データ
・・・
- 84. 3.きれいに並べ変える(学習する)
結果
学習のやり方
①入力データを一つ選択
②入力データに最も似た色の
ニューロンを探す
③周囲にあるニューロンを
入力データに近い色にする
④全ての入力データに対して
①~③を繰り返す
入力データ
・・・ 入力データ全部やって学習1回
- 97. ※ 前に出たスライドです
3.きれいに並べ変える(学習する)
結果
学習のやり方
①入力データを一つ選択
②入力データに最も似た色の
ニューロンを探す
③周囲にあるニューロンを
入力データに近い色にする
④全ての入力データに対して
①~③を繰り返す
入力データ
・・・ 入力データ全部やって学習1回
- 102. 距離について
2次元 d x2 x1 y2 y1
2 2
3次元 d x2 x1 y2 y1 z2 z1
2 2 2
色 d R2 R1 G2 G1 B2 B1
2 2 2
N次元 d a2 a1 2 b2 b1 2 c2 c1 2 n2 n1 2
← ここから↑の d が最も小さくなるものを
探せばおk
- 121. 説明していなかったこと 1
学習のやり方③
周囲にあるニューロンを入力データに近い色にする
Rnew R1 R2 R1 n n
n n 今、何回目?
n 0 1 N 全部で何回やるのか
N
4.5 = (10 - 1)×0.5← α0はコレ
- 123. 説明していなかったこと 2
学習のやり方③
周囲にあるニューロンを入力データに近い色にする
Rnew R1 R2 R1 n n
n n 今、何回目?
n 0 1 N 全部で何回やるのか
N