自己組織化マップ
コホーネンが提案した、高次元のデータを2次元などの格子状の地図に並べて、似たデータを近くに配置する教師なし学習の手法として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
ボルツマンマシン
- B
畳み込みニューラルネットワーク
- C
サポートベクターマシン
- D
自己組織化マップ
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正解：D
自己組織化マップは、高次元のデータを低次元の格子に写し、似たデータを近くに置く教師なし学習の手法。
- A
誤り。確率的なユニットからなるエネルギーに基づくモデル。
- B
誤り。画像向けの教師あり学習が中心のモデル。
- C
誤り。教師あり学習の分類の手法。
- D
正しい。高次元データの可視化やクラスタリングに使われる。
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