Наскільки я можу сказати, СМС у стилі Кохонена мав пік ще в 2005 році і останнім часом не відчував такої великої прихильності. Я не знайшов жодної статті, в якій було б сказано, що СОМ були заміщені іншим методом, або що було б еквівалентним чомусь іншим (у більших розмірах, як би там не було). Але схоже, що tSNE та інші методи отримують набагато більше чорнила зараз, наприклад, у Вікіпедії або в SciKit Learn, і SOM згадується більше як історичний метод.
(Насправді, стаття у Вікіпедії, схоже, вказує на те, що СОМ продовжують мати певні переваги перед конкурентами, але це також найкоротший запис у списку. EDIT: За запитом Гунга, одна з статей, про яку я думаю, - це: Нелінійне зменшення розмірності. Зауважте, що про SOM менше написано про це, ніж про інші методи. Я не можу знайти статтю, в якій згадувалося про перевагу, яку, схоже, зберігають SOM над більшістю інших методів.)
Будь-які уявлення? Хтось інший запитав, чому SOM не використовуються, і отримав посилання з деякого часу тому, і я знайшов провадження на конференціях SOM, але мені було цікаво, чи зростання SVM або tSNE та ін, просто затьмарило SOM у поп-машинному навчанні.
EDIT 2: За чистим збігом обставин я сьогодні читав опитування 2008 року про зменшення нелінійної розмірності цього вечора, і для прикладів він згадує лише: Isomap (2000), локально лінійне вбудовування (LLE) (2000), Hessian LLE (2003), Laplacian eigenmaps (2003) та напіввизначене вбудовування (SDE) (2004).