自組織對映（self-organized map）是一種人工神經網絡（artificial neural network），使用非監督式學習來產生訓練樣本。它學習的目標是使網絡的不同部分對輸入模式有相似的響應，參考了人類大腦皮層的不同部分處理視覺、聽覺或其他感官資訊的方式。
自動學習 減搜索時間
人工神經網絡是人工智能領域的常用技術。人工智能的應用範圍甚廣：在銀行界，它可以協助找出懷疑收受賄款的賬戶，迅速處理信貨評級等等，減低銀行的風險；在醫學界，它能夠協助經驗尚淺的醫生檢測出罕見的疾病，對病人有利；在法律界方面，它亦會協助律師搜出以往的案例。
一般人工智能的學習方法，需要大量已發生的歷史資料及數據，而自組織對映只需要透過少量的資料及數據，便能夠「自我學習」，將多維的資料轉化成二維（0和1），好處是可以節省大量搜集資料的時間，同時為日常生活帶來方便。
自組織對映為是芬蘭赫爾辛基大學教授Teuvo Kohonen提出的，該網絡使神經網絡收斂於一種表示形態，在這一形態中一個神經元只對某種輸入模式特別匹配或特別敏感。
這是一種自動學習過程，神經元使不同的神經元對不同的輸入模式敏感，從而特定的神經元在模式識別中可以充當某一輸入模式的檢測器。
語音打字最早應用
著名的語音打字技術是其中一個最早應用了自組織對映的技術。它可以識別語音，並即時將音位分類，令使用者可以用聲音控制打字機。
在網絡世界裡，每個字的有標準的音位和音頻，當語音打字裝置接收到使用者的語音，它能夠憑藉音頻和音位去分辨出每個字，並且歸類。真人發聲的語音經過這種技術處理後，可以轉化為文字，它更能夠將一連串的語音轉化。
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