1B1-5 未知の事象と学習プロセスの関係についての試論(1B1 OS:共創・価値創成)

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概要

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• 本稿では、学習とは既存の内部表現と未知の事象との調停を行うプロセスである、という考え方を提案する。一般的なニューラルネットワーク研究においては、学習とは入出力データから、分散表現による内部表象への変換操作の事を指すと考えられている。しかし、その前提に基づいた場合、未知の事象に適応する事が出来ないと筆者らは考えている。そこで、ニューラルネットワーク研究において前提となっている分散表現概念にまで遡って、学習を変換操作として捉える事の問題点を考察する。そして、その問題の解決への展望をRecurrent Neural Networkによる時系列データの追加学習課題を題材にして議論する。

• 一般社団法人日本機械学会の論文
• 2006-09-25

著者

• 太田 宏之

  防衛医科大学校生理学講座

• 太田 宏之

  神戸大学大学院自然科学研究科

• 郡司ペギオ 幸夫

  神戸大学理学部地球惑星科学大講座

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