RBFxSOMの論文アクセプト！

RBFxSOMの論文が電子情報通信学会の英文誌にアクセプト．まずは幸先の良い年度のスタートが切れそうです．

RBFxSOMは，役目としてはRBFをモジュールとするmnSOM (RBF-mnSOM) とほぼ同等で，その意味では従来の MLP-mnSOM とも役目としては同じ．でも性能がぜんぜん違う！

セールスポイントを挙げると，

• 計算速度が段違いに速い！（文字通り，桁違い）
• ローカルミニマム問題を気にしなくていい
• トレーニングデータの分布がクラスごとに違っていても平気

特に３番目の点はとても重要．もっと端的に言えば

• 単に性能がいいのではない！今までできなかったデータでも扱えるようになった！

ということなのだ．もうMLP-mnSOMはやめて，みんなRBFxSOMにしようよ，という話．

RBFxSOMという名前から見てわかるとおり，実はSOM²がベースになっている．RBFxSOMの素直さはみな親譲り．

この論文の隠れたポイントは，「マルチシステムの学習は，ナイーブなやり方じゃダメなんだよ．ちゃんと確率密度推定をちゃんとしないとダメなんだよ」ってところ．

６月号に掲載予定なので，ぜひお楽しみに！