階層ベイズモデルによるモデル適応(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル)
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概要
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モデル適応は,大量の学習データで構築した汎用モデルを,少量の適応用データによって個別の利用状況に適応させるプロセスである.代表的な事例としては,音声認識における音韻モデルの個人適応や環境適応,言語モデルのトピック適応やタスク適応などが挙げられる.モデル適応は,より一般に転移学習と呼ばれている学習問題の一種であり,マルチタスク学習と呼ばれる学習問題の一種とも考えられる.一方,階層べイズモデリングは,マルチタスク学習のための汎用的な手法として知られており,マーケティング,生態学,医療,教育等の多岐に亘る分野で,個体差やグループ差を考慮した対象や現象のモデル化に活用されている.本稿では,階層べイズモデルを用いたモデル適応について概観するとともに,状況依存な食事噌好のモデル化において,大量の仮想状況データと少量の現実状況データをあわせて用いる課題に適用して有効性を評価する.
- 2011-01-17
著者
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