2つの1次元SOMでの独立成分分析はパラメータに対する感度が高い。
ちょっと非線形になると、結構調整しなきゃちゃんとなってくれない。


で、パラメータ設定がいらないっていうGTMをしらべて、訳してみた。

Christopher M. Bishop, et al.,
GTM: A Principled Alternative to the Self-Organizing Map,
1997

全訳

orz...逐次学習の式載ってない。。

GTMで設定する必要があるのは基底関数だけらしい。
あとはEMアルゴリズムで全部学習するんだって。

SOMは1次元しか収束が証明されてないけど、GTMはちゃんと収束しますよ。
パラメータの設定が必要ないですよ。

っていうのが最大の売りかな。

最後のほうに
「我々はSOMがGTMアルゴリズムによって取って代わられると思う」
とあるのだが、ググってみると

self organizing map の検索結果 約 5,220,000 件
generative topographic mapping の検索結果 約 76,500 件

約７０倍の差がある。。日本語限定だと

self organizing map に一致する日本語のページ 約 15,100 件
generative topographic mapping に一致する日本語のページ 約 115 件

約１３０倍。。

つまりまだまだ普及していない、と。
とりあえず逐次学習の方法はもう少し長い論文よめって事ですか。。

６ページの論文で1日がかりだったから、１１２ページの博士論文だと・・・
２週間以上orz

せめて16ページのものをやりたいとこだけど、もうSOMでいいや。
めんどくさいし。


あ、こんなんだから普及しないわけね。納得。

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