ユニット付加によるBPネットワークの追加学習法 (<小特集>パターン認識のための学習 : 基礎と応用)
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概要
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BPネットワークでは, 一度学習を終えた後, 新たな学習サンプルでの学習, いわゆる追加学習は一般に困難であった. これは, 追加学習サンプルのみによる学習が既学習のカテゴリー空間に大きく影響を与えそれまでに学習した空間を壊してしまうためである. 本論文では, 追加学習サンプルとそれにノイズを付加したノイズパターンを学習させることによりそのサンプルの近傍にのみ反応するユニットを形成することによる追加学習が可能な方式を提案している. 提案方式では, 新たに付加したユニットに特定のサンプルの近傍にのみ反応し, その他のサンプルには反応を示さない学習を可能とすることにより, 既学習ネットワークに影響を与えずに新たなサンプルの学習が可能な方式となっている. 出力層のみ, あるいは中間層・出力層ユニットの付加を行う3種の付加方式について手書き文字データを用いた比較実験を行いそれぞれの方式の得失について論じ提案方式の有効性の検証を行っている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
-
田中 直樹
神戸大学大学院海事科学研究科
-
田中 直樹
日本ストラタステクノロジー株式会社 マーケティング部
-
田中 直樹
神戸商船大学
-
阿部 英雄
アイコム株式会社
-
梶谷 浩二
近畿大学理工学部
-
梶谷 浩二
近畿大 理工
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