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課題3

目的

感じ取れる可能性のある性質

• トポグラフィックマップの形成： でたらめな結合が，整然とした結合に変化していく．
• 使用（入力）頻度の高い領域ほど多くの細胞が割り当てられる．
• 細胞の一部が壊れても，他の部分が代わりに働くようになる．
• 低次元でうまく高次元情報を表現（2次元を1次元神経場でカバーする）．

サンプルコード

• 1次元SOMの学習： lab060515som.c

  % gcc lab060515som.c -lm
  % a.out
  

  まずは，プログラムの上部に書かれている値をいろいろ 変えてみて，何が変わるか観察する．

• 1, 2次元SOMの学習： lab060515som221.c
  入力信号空間に参照ベクトルをプロットし， 神経場で隣接している素子同士のものが線で結ばれている．

  #define N_XUNITS 10
  #define N_YUNITS 10
  

  などと変更してみる．

いろいろと変更して試すべき点

• 入力信号の分布
• 近傍学習のパラメータ σ
• 学習係数 α
• 学習回数
• 学習が収束したことどうやってわかるか．
  例えば，Σ（となりの素子のリファレンスベクトルと 自分のリファレンスベクトルの距離）を計算し， この値が時間が経つにつれてどう変化するかみてみる．

補足

• 入力信号の分布を自分で作った場合， 自分の意図した通りデータが分布しているか， ヒストグラムを書いてチェックする． データをファイルに保存しておけば， octave を使ってヒストグラムが簡単に書ける．

  % octave
  
  GNU Octave, version 2.0.17 (i386-vine-linux-gnu).
  Copyright (C) 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002 John W. Eaton.
  This is free software with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
  For details, type `warranty'.
  
  octave:1> load data000
  octave:2> hist(dat000,20)
  octave:3> gset term postscript
  octave:4> gset output "data000hist.eps"
  octave:5> replot
  octave:5> gset term X11
  

そのほか

• サンプルコードにはバグがあるかもしれないので，あまり信用しないこと．
• LaTeX で楽にレポートを作成する方法