素子数制限下での連続関数近似のための追加学習法
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概要
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筆者は既に,は組み込み機器向け神経回路:Limited General Regression Neural Network(LGRNN)を提案した.LGRNNはGeneral Regression Neural Networkに中間ユニット数を一定個数に制限する機能を加えたものである.学習初期は通常のGRNNと同様に,新しいユニットを割り付けることで学習していくが,中間ユニット数が上限に達すると,最も冗長なユニットをカーネル法を使って探しだして削除し,新しい学習サンプルを覚えるべく新しいユニットを割り付ける.しかしこれだけでは,新しいサンプルの学習が過去の記憶に影響を与え,忘却する恐れがある.そこでこの影響を事前に見積り,いくつかの学習オプションを適応的に選択するようになっている.例えば,新しいサンプルを学習すると,かえって過去の記憶の忘却による誤差が大きくなると予測される場合には,新しいサンプルの学習を拒否する場合もある.本稿ではこのLGRNNと同様に限られたリソースで学習を続けるクラスタリング用学習法:カーネルパーセプトロン,Forgetron,projectron,PDM等の既存のモデルとの比較を行った結果を報告する.
- 2012-03-07
著者
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