Mapas Auto-Organizáveis e Autoencoders - Rodrigues, Elias C.; Matos, Leonardo N. (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e SergipeDO - 10.5753/erbase.2025.13757, 2025)
Este trabalho apresenta uma ideia que combina SOM (Self-Organizing Map) e autoencoders convolucionais para criar um modelo hierárquico e interpretável. O método proposto substitui cada neurônio da grade do SOM por um autoencoder. O SOM organiza a grade topologicamente, criando relações de vizinhança entre os autoencoders. Cada autoencoder funciona como um extrator de características, já que suas codificações armazenam as principais características de uma entrada em uma representação latente. Em um treinamento separado, com o treinamento do SOM já realizado, as camadas latentes geradas pelos autoencoders são utilizadas em redes Perceptron Multicamadas (MLP) para tarefas de classificação de imagens.