| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-03-06 10:55
ARTMAPに対する隠れ記憶の導入
○森 賢児・神尾武司・藤坂尚登・生岩量久（広島市大） |
| 抄録 |
（和） |
ARTMAPは適応共鳴理論ニューラルネットワーク(ART)で構成される教師あり学習システムである。ARTMAPは安定性と可塑性のジレンマを解決するシステムとして注目を集め、多くの研究者によって様々な学習法が提案されてきた。近年考案されたAverage Learning(AL)法はオリジナルの学習法(FCSR法)に簡単な修正を加えただけであるにも拘わらず、ノイズ環境下におけるパターン認識問題に対して有効であることが報告されている。ところが、AL法を領域分類問題に適用した場合、コストパフォーマンスの点でAL法がFCSR法に劣ることを我々は確認した。つまり、AL法はFCSR法がもつ欠点の一部を解決した反面、FCSR法には無い問題を内包したと考えられる。そこで本研究では、AL法の問題点を解決するために、隠れ記憶を導入したARTMAPのための学習法を提案する。 |
| （英） |
ARTMAP is a supervised learning system that consists of the adaptive resonance theory neural networks (ART). Since ARTMAP was devised as a system that can solve the Stability-Plasticity Dilemma, a variety of learning methods have been proposed. Although the average learning method (AL) is implemented by modifying the original learning method (FCSR) slightly, it has been reported that AL can solve the pattern recognition problem in noisy environment more effectively than FCSR. However, we have confirmed that AL is less suitable for the region classification problem than FCSR. This fact means that AL has certain problems that do not exit in FCSR. In this report, we propose a novel learning method for ARTMAP with both explicit and implicit weights to overcome the problems in AL. |
| キーワード |
（和） |
適応共鳴理論 / ART / ARTMAP / マッチトラッキング / 陽荷重 / 陰荷重 / / |
| （英） |
Adaptive Resonance Theory / ART / ARTMAP / Match Tracking / Explicit Weight / Implicit Weight / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 574, NLP2006-158, pp. 21-26, 2007年3月. |
| 資料番号 |
NLP2006-158 |
| 発行日 |
2007-02-27 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
| PDFダウンロード |
|