記号パターンのための階層型追加記憶ネットワークモデル
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概要
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本稿で扱う追加学習モデルは、学習と認識とを分離しない、任意時の追加学習機能を持つニューラルネットワークモデルである。このモデルでは、新しい情報を学習する際に、現時点までの記憶を活かし、入力された情報の差分のみを学習することによって、効率のよい学習の実現をめざすものである。本稿では、モデルの詳細な機能を解析するとともに、モデルの改良および拡張を行い、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
- 1999-03-19
著者
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