変化検出を要する学習課題における人の行動調査と変化検出モデルの提案(ヒトの行動とモデル,神経ダイナミクス,一般)
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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.我々が以前に提案した確信度を使用する変化検出モデルは検出感度を学習中に自動調整できないという問題を抱えていた.そこで本研究では,まず人の経験による検出感度の自動調整について調査するため,「人は経験に応じて検出感度を調整している」という作業仮説を検証した.そして,得られた知見を基に,我々は検出感度を自動調整可能な変化検出モデルを新たに提案し,計算機実験によって性能の評価を行った.
- 2009-01-12
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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