Söyleyebileceğim kadarıyla, Kohonen tarzı SOM'lerin 2005 yıllarında zirveye çıktıkları ve son zamanlarda pek fazla bir ricada bulunmadıkları görülüyor. SOM'lerin başka bir yöntemle yerine getirildiğini veya başka bir şeye eşdeğer olduğunu kanıtlayan herhangi bir makale bulamadım (yine de daha yüksek boyutlarda). Ancak, tSNE ve diğer metotlar günümüzde çok daha fazla mürekkep alıyor gibi gözüküyor, örneğin Vikipedi'de veya SciKit Learn'de ve SOM daha çok tarihsel bir yöntem olarak bahsedilir.
(Aslında bir Wikipedia makalesi, SOM’lerin rakipler karşısında bazı avantajlar sağlamaya devam ettiğini gösteriyor, ancak aynı zamanda listedeki en kısa giriştir. EDIT: İsteğin üzerine, düşündüğüm makalelerden biri: Doğrusal Olmayan Boyut Azaltma SOM’un bu konuda diğer yöntemlerden daha az yazıldığını unutmayın. SOM’lerin diğer yöntemlerin çoğunda tuttukları gibi bir avantajdan bahseden makaleyi bulamıyorum.
Herhangi bir görüş var mı? Birisi neden SOM'lerin kullanılmadığını sordu ve bir süre önce referanslar aldı ve ben SOM konferanslarından bir ilerleme buldular, ancak SVM'lerin veya tSNE ve arkadaşlarının yükselişinin SOM'leri pop-makinesi öğreniminde tutup tutmadığını merak ediyordum.
EDIT 2: Tamamen tesadüf eseri olarak, bu akşam doğrusal olmayan boyutsallığı azaltma üzerine bir 2008 anketi okuyordum ve sadece örnekler için: Isomap (2000), yerel olarak doğrusal gömme (LLE) (2000), Hessian LLE (2003), Laplacian eigenmaps (2003) ve yarı kesin gömme (SDE) (2004).