自己組織化マップ　理論・設計・応用

等確率のマップ形成とその応用（密度推定、回帰、クラスタ化）、特徴抽出に利用可能な方法と現状についての情報を提供。使用される学習規則に関しては、式だけではなく完全なアルゴリズムとそのシミュレーションの詳細も与えられている。

目次

第１章　感覚皮質における位相マップ（位相マップの役割
位相マップの発達
自己組織化）
第２章　位相マップのモデルとアルゴリズム（勾配ベースの学習
競合学習
ＳＯＭの基本的特性
ＳＯＭの生物学的説明
ＳＯＭの拡張
他の型の位相マップアルゴリズム）
第３章　ＳＯＭのデータモデル化の特性と統計的応用（ベクトル量子化と近傍関数
非パラメータ回帰と位相的順序づけ
非パラメータ密度推定拡大係数）
第４章　等確率位相マップ（歪ベース学習
情報ベース学習
最大エントロピ学習
生物学的説明）
第５章　カーネルベース等確率位相マップ（カーネルベース最大エントロピ学習
格子もつれの動的解除手法
非パラメータ密度推定
密度ベースのクラスタ化
ブラインドソースセパレーション
位相特徴マップ
適応部分空間マップ
音楽での応用）

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