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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-01-18 15:30 好奇心を持つ学習機械 ～ 変動環境下での逐次学習とモデル選択 ～ ○山内康一郎（中部大）  NC2009-75 |
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| 抄録 | （和） | 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分布と一致するとは限らず，未知のサンプルも含んだ異なった分布になる可能性が高い． このような環境をモデル化することによって，将来のデータ分布に対する誤差を最小にするための重みつき誤差関数が導出できる．この結果，ちょうど我々人間が好奇心をもって新しい事柄に注視するように新奇なサンプルに対する重みが大きくな ることが示される． 本稿ではさらに，出力分布の推定にも採り入れ，事前分布の変動に対処するのみならず，出力分布の変動も検知できるようにすることを目指す． |
| （英） | In this research, an weighted error function for the learning of RBFNN under virtual concept drift environments is proposed. Under such environments, the prior distribution of learning samples is changing over time so that online learning tasks usually cause catastrophic forgetting. Such environments are parts of {\it covariate shift}. First of all, a statistical model of such environments is constructed. Then, we applied the learning strategies under covariate-shift using the statistical model. Moreover, a weighted Automatic Relevance Detection (ARD) is derived to calculate the predictive distribution of output values. The method also provides the model selection criterion. |
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| キーワード | （和） | 逐次学習 / 変動環境 / Virtual Concept Drift / RBFNN / regression / 分布予測 / t分布 / |
| （英） | Sequential Learning / unstable environments / Virtual Concept Drift / RBFNN / Generalization capability / Student-t distribution / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 363, NC2009-75, pp. 25-30, 2010年1月. | |
| 資料番号 | NC2009-75 | |
| 発行日 | 2010-01-11 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2009-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2010-01-18 - 2010-01-19 |
| 開催地（和） | 北海道大学、百年記念会館 |
| 開催地（英） | Hyakunen-Kinen in Hokkaido University |
| テーマ（和） | 生物模倣情報処理（仮）、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | Biomimetic information systems, Machine Learning |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2010-01-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 好奇心を持つ学習機械 |
| サブタイトル（和） | 変動環境下での逐次学習とモデル選択 |
| タイトル（英） | Learning Machine having Curiosity |
| サブタイトル（英） | Sequential Learning and Model Selection under Unstable Environments |
| キーワード(1)（和/英） | 逐次学習 / Sequential Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 変動環境 / unstable environments |
| キーワード(3)（和/英） | Virtual Concept Drift / Virtual Concept Drift |
| キーワード(4)（和/英） | RBFNN / RBFNN |
| キーワード(5)（和/英） | regression / Generalization capability |
| キーワード(6)（和/英） | 分布予測 / Student-t distribution |
| キーワード(7)（和/英） | t分布 / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山内 康一郎 / Koichiro Yamauchi / ヤマウチ コウイチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu University) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-01-18 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2009-75 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.363 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-01-11 (NC) |
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