ニューラル・ネットワークによる概念学習のモデル化
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概要
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これまで, 人間の認知的な機能に対するニューラル・ネットワーク・モデルが種々提案されているが, 概念学習を扱ったものはそれほど多くはない. 本報告では, まず人間の概念学習実験に用いたのと同じ課題をニューラル・ネットワークで学習させることにより, 両者の概念学習における相違を比較検討した. その結果, 人間の概念学習とニューラル・ネットワークにおけるそれとの大きな相違の一つとして, ニューラル・ネットワークは人間よりも学習に必要な事例数が格段に多くなることを示した. 次にその解決法として属性への注意に相当するメカニズムをニューラル・ネットワークに与える方法を提案し, いくつかの概念学習例に対してその有効性を検証した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-21
著者
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