タスクの複雑さを考慮した適応共鳴理論に基づく教師あり学習法
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概要
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適応共鳴理論(ART)の教師あり学習システムであるファジィARTMAPは,サンプルデータに多量のノイズが含まれる場合,カテゴリ数の急激な増加に伴う著しい性能の低下を引き起こす.この問題を解決する一つの手法として様々な非高速学習が提案されてきたが,ノイズが殆ど含まれない領域分類では従来法よりも性能が劣ることを確認している.そこで本研究では,ノイズの有無などのタスクの複雑さに関わらず,学習および認識性能の向上に有効な学習法を提案する.提案手法はオリジナルの学習法であるFCSR法と,非高速学習であるAL法に基づく簡素なアルゴリズムであり,マッチトラッキング,新規ノードの記憶設定,カテゴリの形成について改良を施している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-05
著者
-
生岩 量久
広島市立大学
-
神尾 武司
広島市立大学
-
藤坂 尚登
広島市立大学
-
藤坂 尚登
広島市立大学情報科学部
-
生岩 量久
広島市立大学情報科学部
-
竹中 佑介
広島市立大学情報科学研究科情報機械システム工学専攻
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