再学習の必要のない追加学習法と計算量の削減
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概要
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本論文では, 計算時間的に効率良く追加学習を行なうために, 追加学習以前の神経回路網の出力関数と学習によって更新された神経回路網の出力関数との重み付き2乗ノルムを重み付き干渉量と定義する.そして, 誤差関数にこの重み付き干渉量を足し合わせた関数を評価関数とし, これを極小化するように学習を行うことにより, 忘却を抑制しながら効率良く追加学習を行なう方法を提案する.特に本論文では, 更なる計算効率の改善を目指し, 追加学習を行なう際に学習に影響を及ぼさない細胞を固定する事により, より計算効率の良い追加学習法の提案を行なう.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-14
著者
-
石井 直宏
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
-
山口 暢彦
名古屋工業大学工学部
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院 電気情報工学専攻
-
皆川 洋一
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
高橋 良和
株式会社セイノー情報サービス
-
山口 暢彦
名古屋工業大学工学部知能情報システム学科
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