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商品の説明
出版社/著者からの内容紹介
コホネンの自己組織化マップは有名ですが、最初は1984年に『Self-Organization and Associated Memory』として出版され、これが中谷和夫先生らによる訳本『自己組織化と連想記憶』として1993年に出版されました。単行本として、SOM（自己組織化マップ）とLVQ（学習ベクトル量子化）の概念が整理され発表された最初でしょう。以後のSOMとLVQの工学的応用は、目をみはるものがあります。それには、そのソフトがSOM_PAKおよびLVQ_PAKとして、コホネンの研究所よりインターネットを通して、誰でも自由に最新のバージョンを入手できることが、大いに影響しているのでしょう。
本書では、SOMを可視化情報処理機として捉えています。また研究者、工場技術者等が、実験およびデータ整理で出てきた問題を可視化処理できることに主眼が置かれています。著者は、本書に続き『自己組織化マップ応用事例集』を弊社から刊行しています。併せて、お読み頂くとより一層、理解を深めることに役立つと考えます。
本書では、SOMを可視化情報処理機として捉えています。また研究者、工場技術者等が、実験およびデータ整理で出てきた問題を可視化処理できることに主眼が置かれています。著者は、本書に続き『自己組織化マップ応用事例集』を弊社から刊行しています。併せて、お読み頂くとより一層、理解を深めることに役立つと考えます。
内容（「MARC」データベースより）
SOM(自己組織化マップ)に焦点をしぼり、実験やデータ整理で出てきた問題を可視化処理できるよう解説する。〈ソフトカバー〉
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カスタマーレビュー
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7 人中、6人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
SOMの応用、というタイトルにぴったりの一冊だと思います。
理論が詳しく知りたいと思う方には、徳高先生は既にコホネン先生のSOM理論の｢自己組織化マップ｣を訳されてますのでそちらを一読なさってみてはいかがでしょうか。
SOMはその応用範囲の広さはもちろんですが、出力のマップの面白さ、わかりやすさがウケている理由の一つですので、SOMを知ったらまず誰でも｢試してみたい｣と感じると思います。(私もそうでした。)そう思った際にすぐ、SOM_PAK(コホネンチーム作成のSOMアプリケーションパッケージ)で試すことができることもSOMの利点の一つです。
本書はこのSOM_PAKの使い方が、徳高研の学生の論文紹介を通して具体的に解説されている点が特徴です。どんな学習データをそろえればよいかなど、SOM_PAKのサンプルデータでは足りなかった点も解説してます。また、現場の技術者がSOMを早速使ってみようとする際にSOM_PAKの英語がまず壁となります(読めても今ひとつ理解できなかったり)が、この本では学習過程の概念図など、図を交えわかりやすく書いてましたので非常に助かりました。私が唯一残念に思ったのは、時系列データの扱い方についての記述が少なかったことです。
手軽にSOMを学びたい、とりあえず手持ちのデータを処理してみたいという方にお勧めです。
理論が詳しく知りたいと思う方には、徳高先生は既にコホネン先生のSOM理論の｢自己組織化マップ｣を訳されてますのでそちらを一読なさってみてはいかがでしょうか。
SOMはその応用範囲の広さはもちろんですが、出力のマップの面白さ、わかりやすさがウケている理由の一つですので、SOMを知ったらまず誰でも｢試してみたい｣と感じると思います。(私もそうでした。)そう思った際にすぐ、SOM_PAK(コホネンチーム作成のSOMアプリケーションパッケージ)で試すことができることもSOMの利点の一つです。
本書はこのSOM_PAKの使い方が、徳高研の学生の論文紹介を通して具体的に解説されている点が特徴です。どんな学習データをそろえればよいかなど、SOM_PAKのサンプルデータでは足りなかった点も解説してます。また、現場の技術者がSOMを早速使ってみようとする際にSOM_PAKの英語がまず壁となります(読めても今ひとつ理解できなかったり)が、この本では学習過程の概念図など、図を交えわかりやすく書いてましたので非常に助かりました。私が唯一残念に思ったのは、時系列データの扱い方についての記述が少なかったことです。
手軽にSOMを学びたい、とりあえず手持ちのデータを処理してみたいという方にお勧めです。
1 人中、1人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
「多次元情報の２次元可視化」のタイトルにひかれて購入したが，全くの期待はずれ。まず理論の説明が簡略過ぎて，SOMの専門家でない人には，よく分からない。SOMについては，ある程度知識を持っていたので，他の類書を参考にしながら，読まざるを得なかった。またニューラルネットを理解するには，種々の応用例を知ることが必要であるが，この本に解説してあるものは，応用した結果が詳述されているだけで，実際に入出力ユニットにどのような値を与えたのか，つまり入力ベクトルや出力ベクトルにどのようなデータを与えるのかといった具体的説明がないので，SOMの使い方はまるで分からない。そのため，どのようなデータをどのように与えれば，どんな結果が得られるのかということを知りたいという人には不向きです。読んでもSOMの働き，つまり機能が理解できない。SOMをよく知っている人が分かれば良いというスタイルの本です。学生向きではない。それにも拘わらず，付録の内容は妙に学生向けに書かれている。
形式:単行本|Amazonが確認した購入
本書は、自己組織化マップ（SOM）の応用例をいくつか紹介している本。著者らも「はじめに」で予め断っているが、SOMそのものについての解説にはほとんど紙数が割かれていない。既にSOMや関連分野について充分に学んだ読者が応用を試みる際に読むべき本だろう。
全体を通して読んで得た印象は、SOMの応用例を報告した学術論文をまとめた本、といったもの。想定されている読者は、関連分野の知識を有している研究者・技術者。文章のトーンは、大学の理工系の教科書といった趣。
付録として、フリーのSOMプログラムであるSOM_PAK（UNIX系OS向け）のコンパイル方法から実際の操作方法、用意すべきデータまで具体的に記されており、実際に自前のデータを用いてSOMを応用してみたいという読者には大いに助けになるだろう。
私自身は、SOMについては全くの無知で、サブタイトルにある「多次元情報の2次元可視化」にひかれて本書を手にした。SOMの巡回セールスマン問題に対する適用について論じた章も面白く、また付録も心強いものだったが、もう少し内容的に厚みも欲しかった。私のような読者には、まずSOMそのものを解説した本を一読することを強く勧めたい。
全体を通して読んで得た印象は、SOMの応用例を報告した学術論文をまとめた本、といったもの。想定されている読者は、関連分野の知識を有している研究者・技術者。文章のトーンは、大学の理工系の教科書といった趣。
付録として、フリーのSOMプログラムであるSOM_PAK（UNIX系OS向け）のコンパイル方法から実際の操作方法、用意すべきデータまで具体的に記されており、実際に自前のデータを用いてSOMを応用してみたいという読者には大いに助けになるだろう。
私自身は、SOMについては全くの無知で、サブタイトルにある「多次元情報の2次元可視化」にひかれて本書を手にした。SOMの巡回セールスマン問題に対する適用について論じた章も面白く、また付録も心強いものだったが、もう少し内容的に厚みも欲しかった。私のような読者には、まずSOMそのものを解説した本を一読することを強く勧めたい。
リストマニア
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