共変量シフトと追記学習
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概要
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機械学習における追記学習では,逐次的に新しいサンプルの学習と運用とを交互に行う.このように運用と学習とが交互に行われる状況下では,学習機械は過去に提示されたサンプルを忘却せず,且つ未知サンプルに対しても妥当な出力を出すことが要求される.逐次的に行われる個々の学習期間と,その後の運用期間に着目した場合,運用期間に提示されるパターンの分布は既に学習したパターン+未知のサンプルを合わせた分布であるため,明らかに学習したサンプルの分布とは異なると考えるべきである.すなわち,追記学習は共変量シフトを前提とした逐次学習である.そこで本研究では共変量シフトに関するこれまでの知見を取り入れることによって,追記学習アルゴリズムの精緻化を目指した.具体的には追記学習環境における未知データの分布の予測方法を提案し,これを用いた重みつき誤差関数とその能力の検証を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-04
著者
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