人工神経回路による干渉を受けるパターンの想起と追加学習 : 新しい想起手法の提案
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概要
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人工の神経回路網は,新規に記憶させたいパターンのみを提示することによって追加学習させようとすると,過去に記憶した事柄を破壊して忘却してしまうことがある.これは,神経回路網のように汎化能力のあるシステムではその内部表現が新規なパターンと相関があるために,過去に記憶したパターンに干渉を与えながら学習をしてしまうためである.そこで本研究では,神経回路が過去に記憶したパターンの中で追加学習によって干渉を受けると予測されるパターンを想起し,それを新規パターンとともに学習する追加学習法を提案する.特に今回は,干渉を受けるパターンの数が常に一定数以内に収まるように新規パターンの学習個数を調整して,過去の記憶の保持を最優先するように改良を行なった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-12-14
著者
-
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
名古屋工業大学
-
山口 暢彦
名古屋工業大学工学部
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院 電気情報工学専攻
-
山口 暢彦
名古屋工業大学工学部知能情報システム学科
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