適応型射影追加学習
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概要
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学習が終了した後に学習対象が変化してしまった場合には, 当然のことながら, 得られていた学習結果は正しいものではなくなってしまう.そして一般には, 新しい訓練データを取り直し, 学習対象全体を再び学習し直さなければいけない.これを再学習という.しかし, 学習対象の変化が部分的なものであれば, 変化した部分だけを追加学習することにより, 再学習よりも効率よく学習することができる.本論文では, 学習対象の関数がある関数空間の中でのみ変化した場合に, 過去の学習結果を活用することによって, 再学習よりも高い汎化能力をもった学習を提案する.また, この学習法をロボットアームの感覚運動マップの学習に応用し, その有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-03
著者
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