睡眠期間を導入した追加学習とモデル選択
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概要
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我々は以前から逐次学習とモデル選択とを両立する学習法を提案して来た.この学習法では昼間の間、丸暗記に近い形で事例を学習し,夜の間に丸暗記した事柄からコンパクトなデータのモデルを構築して丸暗記した事柄を破棄する。これによって,一度提示された事柄はその時に確実に学習し,かつコンパクトなモデルを逐次的に構築できることになる.今回は、データモデルを構築するためのモデル選択手法に改良を加え,従来の手法では不安定だった多次元での学習能力を高め、UCI Machine learning Repositoryに収録されている多数のベンチマークテストを行い、その有効性を確かめた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-12
著者
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