人間の学習対象変化の検出に関する仮説検証とそのモデル化
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概要
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逐次学習を行うクラス分類器にとって学習対象の変化に対応する能力は実問題を扱う上で必要不可欠であり,特に突然かつ重大な変化が発生した場合には変化を高速に検出して対応する必要がある.そこで,本研究では様々な変化に対応可能な人間の変化検出法に着目し,分類に対する確信度を基にした変化検出法を提案した.計算機実験によって,提案手法は従来の時間窓を用いる手法に比べて突然かつ重大な変化を高速に検出できることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-05
著者
-
山内 康一郎
北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室
-
石川 悟
北星学園大学文学部
-
山内 康一郎
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
-
西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科
-
島田 章平
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
-
西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
-
石川 悟
北星学園大学
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