ARTMAPのための反教師あり学習法(生命現象,一般)
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概要
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Fuzzy-AR TMAP(FAM)は適応共鳴理論に基づく教師あり学習システムである.これまでに行われてきたFAMに関する研究は,ノイズ環境におけるカテゴリの急増(category proliferation:CP)問題を解決することに集中している.しかしながら,学習理論における近年の主要な研究テーマの1つである持続的学習に対して,既存のFAMの学習法は非常に不向きである.なぜならば,これらの手法は基本的にカテゴリを生成・拡大させることによって入力空間を分割するため,持続的学習において発生する訓練データの分布の変化に追従するには,新規カテゴリで既存カテゴリを上書きせざるを得ないためである.つまり,この問題を解決するためには,訓練データの分布の変化に応じたカテゴリ形成が必要である.そこで本研究では,訓練データの分布の変化を把握するために反教師あり学習を提案し,これをFAMに導入することにより,訓練データの分布の変化に応じたカテゴリ形成を実現する.
- 2009-03-03
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
-
安 昌俊
広島市立大学
-
菅生 翔平
広島市立大学
-
安 昌俊
広島市立大学情報科学部
-
川原 元気
広島市立大学
-
神尾 武司
広島市大 情報科学
-
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
-
安 昌俊
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
安 晶俊
広島市立大学情報科学部
-
生岩 量久
広島市大
-
安 昌俊
千葉大学
-
安 昌俊
千葉大学工学部
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