「自己組織化写像」の版間の差分
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GTMは1996年にBishop, Svensen, Williamsの論文中で初めて発表された。GTMは確率モデルであり、おそらく収束する。また、近傍半径の収縮や学習係数の減少を必要としない。
GTMは生成モデルである。入力データを「まず低次元空間側で確率的に点を選び、それを観測された高次元入力データの空間上の点に[[滑らかな関数]]で写像した後でノイズを加えたもの」と仮定する。
低次元側の確率分布、滑らかな関数、そして高次元側でのノイズのパラメータは全て[[EMアルゴリズム]]([[w:EM_algorithm]])によって入力データから学習される。
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