Theo như tôi có thể nói, các SOM theo phong cách Kohonen đã đạt đỉnh trở lại vào khoảng năm 2005 và gần đây không được ưa chuộng nhiều. Tôi chưa tìm thấy bất kỳ bài báo nào nói rằng các SOM đã được thay thế bằng một phương pháp khác, hoặc đã được chứng minh tương đương với một thứ khác (dù ở kích thước cao hơn, dù sao đi nữa). Nhưng có vẻ như tSNE và các phương pháp khác nhận được nhiều mực hơn bây giờ, ví dụ như trong Wikipedia, hoặc trong SciKit Learn, và SOM được đề cập nhiều hơn như một phương pháp lịch sử.
(Trên thực tế, một bài viết trên Wikipedia dường như chỉ ra rằng các SOM tiếp tục có những lợi thế nhất định so với các đối thủ cạnh tranh, nhưng đó cũng là mục ngắn nhất trong danh sách. EDIT: Per gung's request, một trong những bài viết mà tôi nghĩ đến là: Giảm kích thước phi tuyến Lưu ý rằng SOM ít viết về nó hơn các phương pháp khác. Tôi không thể tìm thấy bài viết đề cập đến một lợi thế mà các SOM dường như giữ lại so với hầu hết các phương pháp khác.)
Bất kỳ hiểu biết? Một số người khác hỏi tại sao SOMs không được sử dụng và đã có tài liệu tham khảo từ trước đó và tôi đã tìm thấy các thủ tục từ các hội nghị SOM, nhưng tự hỏi liệu sự gia tăng của SVM hay tSNE, et al, chỉ làm lu mờ SOMs trong học máy pop.
EDIT 2: Do sự trùng hợp hoàn toàn, tôi vừa đọc một cuộc khảo sát năm 2008 về việc giảm kích thước phi tuyến tối nay, và ví dụ nó chỉ đề cập đến: Isomap (2000), nhúng tuyến tính cục bộ (LLE) (2000), Hessian LLE (2003), Laplacian eigenmaps (2003) và nhúng semidefinite (SDE) (2004).