教師付き学習によるニューラルネットツリーの実時間学習の性能向上と効率化(一般セッション(6))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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機械学習には大別して2通りのアプローチがある。判別木(DT)に代表される記号的手法とニューラルネットワーク(NN)に代表される非記号的手法である。ニューラルネットワークツリー(NNTree)はDTとNNのハイブリッドモデルである。NNTreeはNNと同様に再学習可能である。また、各ノートにあるNNの入力数を適切に制限すればNNTreeの解釈も容易となるので、NNTreeが学習と理解を統一するためのモデルとして期待される。本論文はNNTreeの実時間学習について検討し、成長型再学習の効率を上げる方法を提案する。提案する方法を用いれば、従来の方法より汎化能力が高く、規模が小さいNNTreeをより効率的に得られることを幾つかのパブリックデータベースで実証する。
- 2003-09-02
著者
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