質問能力を持ったニューラルネット
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概要
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多層ニューラルネットの学習アルゴリズムとしてよく知られたものに、誤差逆伝搬法がある。ニューラルネットの学習則としてこの型の学習アルゴリズムはシステムが間違ったときにだけ学習を行なうために、学習の進展にともない正答率が上がるにつれ、学習効率の低下を生じる。筆者らは、もしある程度の学習を行ったシステムが判別不能の入力について質問を発することができれば上の問題は避けることができると考え、出力パターンから入力パターンを想起できる多層ニューラルネットを構成し、その効果を確認した。本文は、ニューラルネットに質問能力もたせることについて述べるものである。(ここでいう質問能力とは、相反事項A、Bがある問題において、AかBか判断に困る入力を例示できる能力を言う。)
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
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吉田 邦夫
松下技研(株)ヒューマンインタフェース研究所
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吉田 邦夫
松下技研株式会社
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金道 敏樹
松下技研(株)ヒューマンインターフェース研究所
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金道 敏樹
松下技研
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金道 敏樹
松下技研(株) 研究開発グループ
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