講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-03-12 13:25
共変量シフトと追記学習 ○山内康一郎(北大) NC2008-142 |
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+未知のサンプル
を合わせた分布であるため,明らかに学習したサンプルの分布とは異なると考え
るべきである.
すなわち,追記学習は共変量シフトを前提とした逐次学習である.
そこで本研究では共変量シフトに関するこれまでの知見を考慮に入れて,追記学
習アルゴリズムの精緻化を目指した.
具体的には追記学習環境における未知データの分布の予測方法を提案し,これを
用いた重みつき誤差関数とその能力の検証を行った. |
(英) |
Learning strategies under `covariate shift' have recently
been widely discussed.
Under covariate shift, the density of learning
inputs is different from that of test inputs.
In such environments, learning machines need to employ special
learning strategies to acquire a greater capability to generalize through learning.
However, incremental learning methods are also for
learning in non-stationary learning environments, which would represent a kind
of covariate-shift.
However, the relation between covariate shift
environments and incremental learning environments has not been
adequately discussed.
This paper focuses on the covariate shift in incremental
learning environments and our re-construction of a suitable incremental learning method. |
キーワード |
(和) |
追記学習 / 共変量シフト / RBFNN / 汎化誤差 / 分布予測 / t分布 / / |
(英) |
Incremental Learning / Covariate shift / Radial
Basis Function Neural Network (RBFNN) / Generalization error / Student's-t distribution / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 480, NC2008-142, pp. 231-236, 2009年3月. |
資料番号 |
NC2008-142 |
発行日 |
2009-03-04 (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) |
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NC2008-142 |