しばらく書いてなかった。
つまり、全然進んでない。。
いまだにICA。
Blind source separation based on self-organizing neural network全訳をやろうとしたけど、なんか重み全体の逆行列を求める必要があるみたいで、
局所的に求めることができない。
だからやめた。それに線形ならこれでもいけるだろうけど、非線形だと無理な気がする。
以前書いたGTMのオンラインバージョンは
Developments of the generative topographic mappingに載っているようだ。訳す気力はないけど。
とにかくSOMのパラメータを自動で求められればいい。
ってことで
The Parameter-Less SOM algorithm全訳をやってみた。
本家にはJavaのソースとか、より詳しい論文もある。
パラメータレスとかいいながら、一つだけパラメータある。
近傍関数の分散の最大値。
でも、これをいぢるとかなり変わる。
あまり大きいと収束しない。小さすぎると広がらない。
大体ニューロン数の2倍くらいがいいのかな？
とりあえず適用。
うまく広がる。が、なぜかマカロニとか貝みたいに対角線が丸まってる。。
ちょうどこんな感じ
ついでに1次元SOM×２の方に適用すると
ずっと振動してる。
どっちも広がろうとして抑制をかけ合うせいで全く収束してくれない。。
さて、どうしようか？
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