関数空間上におけるノルムを用いた干渉量の定義と追加学習
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概要
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This paper proposes new incremental learning methods of generalized radial basis function (GRBF). We define a magnitude of interference as the norm of the distance between the output functions before learning and the one after learning. During the learning phase, the GRBF modifies its parameters so as to minimize an objective function described by the sum of an error function and the magnitude of interference.
- 日本神経回路学会の論文
- 1998-06-05
著者
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
山内 康一郎
名古屋工業大学知能情報システム科
-
石井 直宏
愛知工業大学
-
石井 直宏
愛知工業大学大学院 経営情報科学研究科
-
石井 直宏
名古屋工業大学
-
山口 暢彦
名古屋工業大学工学部
-
山口 暢彦
名古屋工業大学工学部知能情報システム学科
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