睡眠期間を持つ神経回路による追加学習と素子数削減
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概要
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本報告書では, 人工神経回路を学習と認識とを同時に実現するための手法を提案する. しかし, 同様のことはNearest Neighbor法などのテーブルルックアップ手法であっても実現できる. 従って, 人工神経回路を使用する以上は, 提示された事例に素早く適応できることと, および提示されたサンプル数に比べて十分に少ない素子数で学習できることとが, 両立できなければ無意味である. だが神経回路に速い適応能力を持たせようとすると, 多くの中間細胞を必要とし, 逆に少ない中間細胞で学習させようとすると長い学習期間を必要としてしまう. この相反する能力を両立させるために, 本稿では神経回路に新たなパターンの学習を中時的にストップする睡眠期間を導入した追加学習手法を紹介する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-16
著者
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
石井 直宏
愛知工業大学 情報科学部
-
山内 康一郎
北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室
-
伊藤 幸夫
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
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 知能情報システム学科
-
石井 直宏
名古屋工業大学
-
山内 康一郎
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
-
石井 直宏
名古屋工業大学電気情報工学科
-
田川 尊浩
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 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
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報学システム学科
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