追加学習が可能な大規模ニューラルネットワーク\"HoneycombネットIII\"
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概要
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大規模ニューラルネット(以下NN)では,(1)取り扱うデータが膨大であることから学習時間が長い,(2)対象カテゴリーが多く初期に大量のデータを用意することが困難である,といった問題がある.これらの問題の解決策として,大規模NNに追加学習性をもたせることが考えられる.本研究では,追加学習が可能な大規模NN "HoneycombネットIII"を提案した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
宮道 壽一
宇都宮大学工学部
-
宮道 壽一
宇都宮大学
-
奥田 健三
作新学院大学
-
渡辺 博芳
帝京大学ラーニングテクノロジー開発室
-
荒井 正之
帝京大学理工学部情報科学科
-
渡辺 博芳
帝京大学
-
荒井 正之
帝京大学 理工学部 情報科学科
-
荒井 正之
帝京大学
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