高速適応能力と情報集約能力を有する神経回路モデル
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概要
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現実の問題に対して人工神経回路を含むシステムを運用しようとするとき, この神経回路に求められる能力として, (1)新しい学習サンプルが提示されたときに, 既に学習した内容を忘却することなくそれを確実に学習できる能力(高速適応能力)(2)小数の中間細胞で学習できる能力(情報集約能力)などが挙げられる。しかし, これらは相反する能力である。つまり, 高速な適応能力を実現するには, 多くの中間細胞を用意する必要があり, 逆に, 情報を集約するために中間細胞数を減らすと適応速度が遅くなってしまう。本稿では, これらの相反する能力を両立する神経回路モデルを提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-18
著者
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
伊藤 幸夫
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
-
伊藤 幸夫
名古屋工業大学 大学院
-
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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