階層型混成ニューラルネットワークモデルによる追記学習
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概要
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競合学習を用いた適応共鳴理論(ART:Adaptive Resonance Theory)は、ニューラルネットワークモデルの抱えている「安定性と可塑性のジレンマ」という問題を解決する一つの方法を提供するが、本質的な問題として線形分離不可能なパターン群は分類できない。一方、複数のネットワークモデルを組み合わせることで、単体モデルにはない新しい機能が実現できるということも知られている。本研究では、追記学習可能な、かつカテゴリの統合を行なうことのできる階層型混成ニューラルネットワークモデル、適応型カテゴリ統合回路網Adaptive Category Unifying Network (AC_TUN)を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-18
著者
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