人間行動に着想を得た突然かつ重大な学習対象変化の検出法(人工知能,認知科学)
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概要
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オンライン学習を行うパターン分類システムにとって,学習対象の様々な変化に対応する能力は実世界問題を扱う上で必要不可欠である.特に,学習システムにとって重大な変化が突然発生した場合,すなわち,変化前の学習結果が新たな学習対象への適応を大きく阻害する場合には,変化をできる限り高速に検出して対応する必要がある.突然かつ重大な変化のみを正確かつ高速に検出可能な手法を実現するために,本研究では柔軟に様々な変化に対応できる人間に着目した.「最近の分類精度が高い状況で確信度の高い回答が短期間に連続して否定されるほど,人間は変化を高速に検出できる」という作業仮説を立てて行動実験を行い,得られた知見からLeaky Integrate-and-Fireモデルをもとにした手法を提案した.その有効性を検証するため計算機実験を行ったところ,ノイズがない場合とノイズや緩やかな変化が存在する場合の両方で,提案手法は従来手法よりも高い検出性能を実現できた.今後の課題は,問題に大きく依存するパラメータ値を学習中に自動で調整することである.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-01
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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