「自己組織化マップの応用―多次元情報の2次元可視化」

きちんと読んでみれば、1日もかからずに読めました。数式と細かい説明はきちんと追っていませんが（汗）

自己組織化マップの応用―多次元情報の2次元可視化

コホネンの自己組織化マップ(SOM:Self Organizing Maps)の簡単な説明と、応用事例（化学分野、巡回セールスマン問題）について書かれています。付録には、SOMのツールであるSOM_PAKの紹介と実際の利用例も乗っていて、個人的にはそのためだけに買った本です（汗）

ニューロコンピューティングに焦点を当てて、SOMの位置づけやコホネンがSOMを思いつくまでを述べた後、SOMのアルゴリズムを視覚的に説明しています。ページ数は短いですが、非常にわかりやすい説明です。SOMの拡張（学習ベクトル量子化:LVQ）の話も少しですがあります。
そのあとは、化学分野でのSOMの利用事例を紹介。データの中身が良くわからなかった（汗）のですが、そこでSOMを利用する手続きは明快で、こんな風に利用するのか、と納得させてくれました。また、最後には、巡回セールスマン問題にSOMを応用した事例も紹介され、それを応用した工場でのプリント基板の穴あけ問題・旋盤問題の最適化についても書かれています。

全体としては、ページ数が少ないこともあり（175ページ）、数式も少ないし説明とかあっさりした感があります。でも、必要なことは最低限書いてありますし、意外と読みやすいかったです。SOMの理論的なことは他の本でフォローしてもよいでしょう。