経験/未経験パターンを弁別する連想型ニューラルネットワークとその応用
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概要
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本研究の目的は、ある特定の入力パターンが最近経験されたかどうかを記憶との照合を行わずに弁別できるような連想型ニューラルネットワークを構築することである。筆者らはニューラルネットワークの能動的学習について検討している。このアルゴリズムでは、学習を行う際に、訓練パターンを前もって用意する必要がなくネットワークが自から次々と入力パターンを生成し、それらのパターンの正しい答えを参照しながら能動的に学習を進めることができる。しかし、生成される訓練パターンに偏りが生じることがあり、短時間でglobalな学習を行うことが困難な場合があった。ここでは、その1対策として連想型ネットワークを用いることにより、短期間の間に類似した入力パターン出現を避けるようにパターン生成を行う手法を提案する。常に未経験なパターンを生成することにより偏りのない効率的な学習が期待できる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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