コホネン Kohonenは画像カラーマッピングのためのツールです。
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コホネン 説明

Kohonenは画像カラーマッピングのためのツールです。 Kohonenは画像カラーマッピングのためのツールです。自己組織化マップ（SOM）は、トレーニングセット内の入力ベクトルを一致させるように適合されている人工ニューロンの格子に基づいて、教師なし学習のための方法です。それは最初にフィンランド語のTeuvo Kohonenによって記述され、したがってコホネン地図と呼ばれることがあります。 SOMは使用中の最も人気のある神経計算方法の1つであり、数千の科学的記事がそれについて書かれています。 SOMは高次元データの視覚化を生み出すのが特に得意である。画像を考慮したスペースフィルタとして使用される空間フィルタとして、Kohonenマップを使用して、画像を表すことができる特定のサイズの最上位のフィルタを見つけることができます。このアイデアは、与えられたサイズ（以下の例では5×5ピクセル）のサブ画像である入力ベクトルを考慮し、これらのデータをネットワークに送ります。学習が行われると、これらのフィルタを使用して、以下のように画像全体を再構築することが可能です.Kohonenマップとして使用されるコホネンマップとして使用される画像の上に使用することは、画像の統計的に最も重要な色を見つけることです。今回は、入力ベクトルが画像からの色付きのピクセルです（3次元：赤、緑、青）。学習が行われると、次のような画像の公正な再構成を得ることが可能です.USAGE：Kohonen -Image <ファイル> f]

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