يقدّم هذا البحث شبكة SO-Net، وهي بنية مُستقلة عن الترتيب مُصمّمة لتعلم الآلة العميق مع السحاب النقطية غير المرتبة. تعتمد شبكة SO-Net على بناء خريطة ذاتية التنظيم (SOM) لتمثيل التوزيع المكاني للسحاب النقطية. وباستنادًا إلى هذه الخريطة، تقوم SO-Net باستخراج الميزات الهرمية لكل نقطة فردية وعُقدة SOM، ثم تمثيل السحاب النقطي المدخل ب벡تور ميزة وحيد. ويمكن ضبط مجال الاستقبال (receptive field) للشبكة بشكل منهجي من خلال إجراء عملية بحث عن أقرب الجيران (k-NN) بين النقاط وعُقد الخريطة. وقد أظهرت الشبكة المقترحة أداءً مماثلاً أو أفضل من الأساليب الرائدة في مجالات التعرف مثل إعادة بناء السحاب النقطية، والتصنيف، وتقسيم أجزاء الكائن، واسترجاع الأشكال. بالإضافة إلى ذلك، فإن سرعة التدريب أسرع بشكل ملحوظ مقارنة بالشبكات الحالية لتمييز السحاب النقطية، وذلك بفضل إمكانية التوازي والبساطة المميزة للبنية المقترحة. يمكن الاطلاع على الكود المصدر للبحث من خلال الموقع الرسمي للمشروع: https://github.com/lijx10/SO-Net