自己組織化マップの理論を作ったコホネン本人による自己組織化マップの理論と応用に関する教科書。原著第3版の邦訳。数学的準備、理論の解説、膨大な応用例の文献紹介までを含む網羅的な教科書。
自己組織化マップ
本書の目次（チャプター）と大ざっぱなキーワードを簡単に紹介すると、
- 数学的準備： ベクトル、行列、距離測度、射影法、部分空間分類法、ベクトル量子化
- ニューロのモデル化： 神経系のモデル化、生物ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワーク、ヘッブの法則、リッカチ型学習則、PCA型学習則
- 基本SOM： 内積型SOM,位相保持マップ化、バッチ・マップ、SOMアルゴリズム初期化、SOM最適化、不完全データ行列（欠けたデータ）を基にした属性マップ、局所主成分、SOM計算の高速化
- SOMの生理学的解釈： WTA関数、学習方程式、脳マップ
- 色々なSOM： 適応テンソル荷重、木構造SOM,データ文字列に対するSOM初期化、進化学習SOM,教師有りSOM,適応部分空間SOM(ASSOM)
- 学習ベクトル量子化： LVQ1,LVQ2,LVQ3、ハイパーマップ型LVQ、LVQ-SOM
- 応用： 視覚的なパターンの前処理、音響的前処理、発生音声の診断、連続音声の転写、テクスチャ解析、文脈マップ、大規模文書ファイルの組織化、ロボット腕の制御、電気通信
- SOM用ソフトウェア： SOM_PAK,SOM TOOLBOX,NENET、VISCOVERY SOMINE
- SOM用ハードウェア：
- SOM文献の総覧： マシンビジョン、音声認識、音楽の研究、信号処理、レーダ測定、テレコミュニケーション、プロセス制御、ロボット工学、電子回路設計、神経生理学的研究
- ニューロ用語の小辞典
原書は、Teuvo Kohonen著、Self-Organizing Maps （第3版）（521ページ）、出版社Springer、発行日2000年12月28日、書籍コードISBN-10: 3540679219,ISBN-13: 978-3540679219
Self-Organizing Maps (Springer Series in Information Sciences)
