Minimal Hyper Basis Function Networks を用いた次元選択付オンライン学習法(パターン認識)
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概要
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Gaussian Radial Basis Function (GRBF)ネットワークに隠れユニットの成長戦略と枝刈戦略をもたせ, できる限り最小のリソースでオンライン学習を行うMinimal Resource-Allocating Network (MRAN)を拡張し, 次元選択を可能にしたHMRAN (Hyper MRAN)を提案する.入力が多次元パターンである場合, 出力と陽に関係のある次元は一部分に限られることが多く, 等方的なガウス関数を基底関数としてもつMRANでは対応することが難しい.そこで, Hyper Basis Function (HyperBF)をガウス関数の代わりに用いることで次元選択を基底関数単位で柔軟に行えるようにする.更に, Localized Extended Kalman Filter (LEKF)を用いることで計算コストを少なくし, 基底関数の併合戦略の導入と枝刈戦略の改善によって低リソース化を目指す.いくつかのベンチマークテストの結果, 従来手法に比べて, 提案手法が低リソースでより良い精度を実現できることを確認した.
- 2005-03-01
著者
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