作为学校项目的一部分，我不得不阅读 Steven Lawrence 的一篇关于使用 SOM 和 CCN 检测人脸的论文。对于那些好奇的人，这里的论文：http ://clgiles.ist.psu.edu/papers/UMD-CS-TR-3608.face.hybrid.neural.nets.pdf
在论文的第 12 页，Lawrence 描述了他如何使用 SOM 来降低人脸数据的维度。但是，我不明白这是如何工作的。在此示例中，Lawrence 使用 5x5x5 SOM，输入向量为 25D。如果我的理解是正确的，那么当训练过程完成时，你会留下一个 25D 向量，连接到网络中的每个神经元。那么，这如何减少数据的维度呢？自组织地图上的降维数据到底在哪里？我在很多地方进行了研究，但由于某种原因，我找不到这个问题的答案。由于这个问题已经困扰了我一段时间，如果有人可以为我回答，将不胜感激。