Mixture of RNN expertsによるルールダイナミクスの学習(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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本稿では、観測時系列を適切な部分時系列に分節化し、複数の時間発展規則の組み合わせとして学習する混合回帰モデルについての新しい学習則を提案する。我々の提案する学習則はTani and Nolfi(1991)と同じ勾配法による最尤推定であるが、前提とする尤度関数が異なる。本稿では最初に九つのリサージュ曲線を確率的に遷移するマルコフ過程を学習した場合について、従来法で学習した場合と比較する。そして従来法では学習できないような場合でも、時系列を適切に文節化し、時間発展規則を正しく推定するすることができることを示す。次に、経験誤差と汎化誤差の観慮から従来法との比較を行い、これまでの方法より学習性能が改善されることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-07
著者
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