階層形ニューラルネットワークにおける疑似データを用いる追加学習法
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概要
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本論文では、以下のような追加学習を対象とする。(1)学習データは逐次的に得られる。(2)過去の学習データは保存しない。(3)全ての学習データに対してニューラルネットワーク(NN)が所望の特性を実現する。ポイントは、「追加学習で過去の学習データを用いないで、これらに対するNNの機能を如何に維持するか」という点である。これに対して、"擬似学習データ"を用いる方法を提案する。擬似データはデータが分布する領域全般に亙ってランダムに生成する。この擬似データのうち、NNの出力が目標値に近いものを選択する。更に、追加された学習データを優先する観点から、追加データの近傍に分布する擬似データを除く。また, 擬似データと追加データによる学習が相反する場合は, このような擬似データを学習中に検出して削除する。提案した方法を2種類のパターン分類問題に適用し、その有効性を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-24
著者
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