| 大会名称 |
|---|
| 2017年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| 2017-09-05 |
| セッション番号 |
| 6E |
| セッション名 |
| 知識処理と機械学習 |
| 講演日 |
| 2017/09/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館3階 233号講義室 |
| 講演番号 |
| F-023 |
| タイトル |
| Soft Confidence Weighted Learningとベイズ推定法を用いた人間の知識獲得過程のモデル化 |
| 著者名 |
| 三留弘之, 荒井秀一, |
| キーワード |
| 知識獲得, 人工知能, オンライン機械学習, ベイズ推定 |
| 抄録 |
| 人間が持つ知的機能を計算機上に実現するうえで，機械学習アルゴリズムが重要である．近年では深層学習が注目されているが，深層学習は多大なコストをかけ，網羅的な知識獲得を行っている．しかし人間の学習は，特定の環境下で今まで蓄積してきた知識を逐一修正するものであり，学習の意味が深層学習とは異なる．そこで本稿では，オンライン機械学習アルゴリズムを用いて，人間のように知識を逐次的に修正しながら獲得する過程を，計算機上で実現する．特にベイズ推定法とSoft Confidence Weighted(SCW)アルゴリズムの2つの手法を比較し，SCWがベイズ推定法より人間らしい知識獲得が行えることを示す． |
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