環境の変化に適応するニューラルネットワークモデルに関する検討

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概要

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• 近年,様々な機器において,設置された環境の変化に対応するために,設置現場における適応学習の技術が求められている.機器の設置現場における適応学習に適したニューラルネットワークとしては,RCE(Restricted Coulomb Energy)などがあるが,筆者らは前報にて,ニューラルネットワークCCNN(Counter Controlled Neural Network)を示した.これは,パターン空間上の固定半径の超球で表されるリファレンスでパターン空間の複数のカテゴリに分割し,リファレンスそれぞれの持つカウンタを増減することでリファレンスの生成,消滅および強化,弱化を行なうモデルである.本報では,CCNNをベースとして,新たな学習則を用いるモデル(以下CCNN2)を提案する.CCNN2は,リファレンスの学習効率を向上させるために,学習データに対して最適な位置へとリファレンスを移動させる.CCNN2と各種モデルとの比較実験を行ない良好な結果を得たので報告する.

• 一般社団法人情報処理学会の論文
• 1992-09-28

著者

• 吉田 邦夫

  松下技研(株)ヒューマンインタフェース研究所

• 佐藤 正章

  松下技研(株)ヒューマンインタフェース研究所

• 志田 武彦

  松下技研(株)ヒューマンインタフェース研究所

• 中 基孫

  松下技研(株)ヒューマンインタフェース研究所

• 志田 武彦

  松下技研 情報・ネットワーク研

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