Hybrid Kohonen self-organizing map とは

人工ニューラルネットワークでは、ハイブリッドコホネン自己組織化マップは、フィンランドのTeuvo Kohonen教授の名前のような自己組織化マップ(SOM)の一種であり、ネットワークアーキテクチャは2次元SOMまたはコホネンに完全に接続された入力層層。
勝利ニューロンであるKohonen層からの出力は、隠れ層に、最後に出力層に供給されます。換言すれば、Kohonen SOMはフロントエンドであり、多層パーセプトロンの隠れた出力層はハイブリッドKohonen SOMのバックエンドである。ハイブリッドKohonen SOMは、画像分類と認識のためのマシンビジョンシステムに最初に適用されました。
Hybrid Kohonen SOMは、天気予報、特に株価予測に使用されています。これにより、困難な作業がかなり簡単になりました。 Kohonen SOMおよび逆伝播ネットワークと比較すると、分類誤差が少なく高速かつ効率的であり、したがってより良い予測子である。