速い学習と遅い学習を用いた中間細胞数削減法
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概要
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本稿では, 神経回路を事例べース推論などのような現実の問題に適応させるための一手法を提案する. 事例べース推論などのように, 学習と認識を同時に実現する必要のある領域での使用に耐える学習システムの条件としては, 少なくとも, (1)過去の事例を忘却せずに新しい事例を学習できること. (学習と認識が同時進行可能). および(2)高い汎化能力があること;の二つが必要である. 残念ながら現段階では, 神経回路がこのような条件を満足することは難しく, テーブルルックアップ手法が多用されている. だが, 神経回路の情報集約能力を生かしたうえで, 上の二条件を満たすことができれば, デープルルックアップ手法のように全ての事例をため込む必要が無いため, 計算量を削減できるだけでなく, 小規模なシステムでも高度な推論システム実現できるはずである. そこで, 速く学習する神経回路と遅く学習する神経回路を組み合わせて, 速い適応能力と情報集約能力とを確実に両立する手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-12-12
著者
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
山内 康一郎
名古屋工業大学知能情報システム科
-
石井 直宏
愛知工業大学
-
石井 直宏
愛知工業大学大学院 経営情報科学研究科
-
石井 直宏
名古屋工業大学
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院 電気情報工学専攻
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