RBFによる睡眠期間を導入したモデル選択付き追加学習法 : 他の追加学習手法との比較
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概要
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我々はこれまでに,神経回路のモデル選択と追加学習とを同時に実行するために,睡眠期間を導入した学習法を提案して来た.この手法は昼間に新しいデータを丸暗記して,夜間に過去のデータと新しいデータを織りまぜて再学習すると共に,冗長なユニットを削除する.これによって昼間の運用期間中は高速な追加学習を実現し,夜間に冗長ユニットを取り除きながらモデルをリファインできる.一方,同様のことを目指した学習システムが他にも複数提案されている.例えばファジィニューラルネットワーク,NGNet (RFWR)等がこれに該当するが,これらは我々が提案しているシステムとは違って再学習を必要としない.本報告では,これら再学習を必要としない学習手法と提案システムとの違いが,消費リソースの差として大きく現れることを示し,提案システムの方がコンパクトなモデルを生成できることを示す.これを元にして,生物の睡眠行動との対応とその意味についても議論を試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
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