特徴マップを用いたパターン認識における追加学習能力の向上
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概要
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過去の情報の再学習なしに, 新しい情報を人工神経回路網に追加学習するとき, 破局的な忘却が起きる. この現象は, "破局的な忘却" と呼ばれており, 人工神経回路網を人間の記憶モデルとしてあるいは, 実用に用いる上でも受け入れ難い問題である. この追加学習の問題に関して特徴マップ回路を用いたシミュレーシヨンを行なった. 本報告では, "破局的な忘却"を防ぐために, 特徴マップ学習法に学習停止条件(シナプス硬直条件)を導入した. この導入により, 特徴マップ回路を用いたパターン認識において追加学習が可能となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-19
著者
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