色相環を描くSom

脳のモデルであるSom（自己組織化マップ）で色相環を描きます。
ランダムに色を入力していくと勝手に色を分類して結果として色相環が描けます。

デモ

入力する色

色分類Som

学習率 :
シミュレーション速度 :
リセット

遊び方

このデモはランダムな色をSomに入力します。
Somは似た色は近くに分類します。
だから学習が終わると似た色は似た場所に落ち着きます。
結果として色相環が描けるわけです。

入力データである色をSomが分類する様子を楽しみましょう。

遊び方ですが、このデモはほとんど操作できません。
シミュレーションのスピードを上げられるくらいです。
シミュレーションのスピードはだいたい20倍速くらいでいいでしょう。
デフォルトのスピード＝１だと遅すぎてあくびが出てしまうかもしれません。

注意

このSomはこれまでこのブログで扱ってきたSomとちがい、普通のニューロンをヘッブ学習させています。
一番発火していたニューロンとその周りのニューロンをヘッブ学習させているわけです。

これまでのSomは入力ベクトルとニューロンの持つデータの間の距離が一番小さいものを発火させ学習していました。
でも今回の方式のほうが可視化はめんどくさいとはいえ実際のニューロンに近いですからね。