단어	생산적 위상 지도
단어	Generative Topographic Map:GTM
설명	기계 학습 분야에서, 생산적 위상 지도(Generative Topographic Map:GTM)이라고 불리는 자기 조직화 지도(SOM)의 대안으로, 비숍, 스벤슨, 일리암의 논문에서 1996년 발표되었다. GTM은 SOM의 확률적인 버전으로, 수렴할 가능성이 크고, 이웃을 축소시키거나 단계 크기를 감소시킬 것을 요구하지 않는다. GTM은 데이터의 생산적 모델이다. 훈련 데이터는 저차원 공강에서 처음에 확률적으로 하나의 포인트를 선택하여, 그 포인트를 관찰한 고차원 입력공간으로 매핑시키고, 고차원 입력 공간에서 노이즈를 더하는 것으로 가정한다. 저차원의 확률분포의 인수, 스무스 지도, 고차원 입력공간에서의 노이즈등은 모두 기대치 최대화 알고리즘(EM)에 의하여 훈련 집합으로 학습된다.