코호넨신경망(Kohonen Network)은 입력 벡터(Vector)를 임의의 1, 2차원 평면에 매핑(Map)하기 위한 구조로 data clustering에 이용된다.
비슷한 패턴을 찾기 위해 물리적으로 가장 가까운 점들을 계산하여 가장 가까운(또는 그 주변의) 데이터를 점점 더 유사한 데이터로 변경해 나가면 최종적으로 전체 데이터를 가장 유사한 (물리적으로 가까운 점(=유사한 데이터)들의 벡터를 조금씩 변경하여(=weight를 곱하여)) 데이터로 수렴시키는 역할을 한다.
하지만 실제 적용해 본 결과 그림의 색깔들이 복잡하게 분포되지 않은 경우에는 어느 정도 수렴이 되나 복잡한 사진의 경우는 출력 결과로 어떻게 판정을 해야 할 지 모르겠다.
Self Organizing Map AI for Pictures
Kohonen Network를 활용한 그림 인식
http://www.generation5.org/content/2004/aiSomPic.asp