GRBFによる干渉を受けるパターンの想起と追加学習 : 事例ベース推論への適用
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概要
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本稿では, 神経回路を事例ベース推論に応用するための追加学習法を提案する.事例ベース推論とは, 問題が提示された時に, その問題にもっとも良く似た過去の事例をデータベースから捜し出し, それを参考にして解を導き出すという推論手法である.出会った問題と対応する解は事例データベースに逐次追加され, 運用するにしたがって推論能力が高められていく.もし, この事例データベースを神経回路に置き換えることができれば, 入力層に問題を提示して活性値を計算するだけで解が出力層に現れるため, 効率のよい推論が実現するものと期待できる.この事例データベースとしての神経回路に求められる能力は, 少なくとも(1)過去の事例を忘却せずに新規事例を確実に追加学習できること;(2)高い汎化能力があること;の二つが必要である.この手法では, 追加学習によって干渉を受けると予想される疑似パターンを生成して新規パターンと共に学習する追加学習法[1]を大幅に効率化した手法を提案する.本手法を使用すれば, 入力パターンの分布に影響を受けずに, 安定した追加学習が可能であり, 一般的に使われているk-Nearest Neighbor(k-NN)よりも, 少ない中間細胞数でk-NNよりも高い汎化能力を実現できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-19
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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