「自己組織化写像」の版間の差分

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m →‎算法のステップ: 「一致度が小さいノードを見つける」のではなく「一致度が大きい(距離が小さい)ノードを見つける」ので、そのような意味になるように修正。
50行目:
# 入力ベクトルを一つ用意する
# マップ上の全てのノード一つ一つに対して、
## 入力ベクトルと各ノードの重みベクトル間の一致値(非)類似度を計算する。一致値(非)類似度にはユークリッド的な距離が用いられる(=各要素の差の自乗和)
## 各ノードを検査して、最も一致値距離が小さい(ベクトル間の距離が短い=もっとも良く一致した)ノードを見つける。このノードをBMUと呼ぶ (Best Maching Unit)。
# BMUの近傍のノード(各ノードの「位置」が判っているので、「近傍」のノードを探し出すことができる)の重みベクトルを次のように変更し、入力ベクトルに近付ける。
#* '''Wv'''(t + 1) = '''Wv'''(t) + Θ(t)α(t)('''D(t)''' - '''Wv(t)''')