講演名 2020-03-06
神経回路の簡易的な疑似記憶サンプル想起法の提案
佐藤 和也(中部大), 山内 康一郎(中部大),
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抄録(和) Deep Neural Network の課題の一つとして破滅的忘却が挙げられる.これは学習済みのネットワークに当 たらたサンプルを,追加的に学習させると過去の記憶のほぼすべてを忘却するという現象である.これは神経回路モ デルのパラメータが新しい課題のみならず古い課題にも相関を持つために,追加的な学習によって新しいサンプルに 合うように変化させると,古い課題が解けなくなるのである.これを解決する一つの手法として過去のサンプルを想 起して新しいサンプルと共に織り交ぜて学習する手法がある.既に提案された手法では,対象となる神経回路のみな らず過去の記憶を想起するためのGAN を構成して過去の記憶を想起させる.ただ,これを実現するにはGAN に関 しても追加学習を行わせなければならず,高いコストがかかる.本稿では簡易な手法によってGAN などのような追 加的なネットワークを使用しない想起方法を提案する.
抄録(英)
キーワード(和) 追加学習 / 連続学習 / 疑似サンプル生成アルゴリズム / 再学習
キーワード(英)
資料番号 NC2019-105
発行日 2020-02-26 (NC)

研究会情報
研究会 NC / MBE
開催期間 2020/3/4(から3日開催)
開催地(和) 電気通信大学
開催地(英) University of Electro Communications
テーマ(和) NC, ME, 一般
テーマ(英) Neuro Computing, Medical Engineering, etc.
委員長氏名(和) 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大)
委員長氏名(英) Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.)
副委員長氏名(和) 鮫島 和行(玉川大) / 渡邊 高志(東北大)
副委員長氏名(英) Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Takashi Watanabe(Tohoku Univ.)
幹事氏名(和) 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) / 伊良皆 啓治(九大)
幹事氏名(英) Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) / Keiji Iramina(Kyushu Univ.)
幹事補佐氏名(和) 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) / 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大)
幹事補佐氏名(英) Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) / Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics
本文の言語 JPN
タイトル(和) 神経回路の簡易的な疑似記憶サンプル想起法の提案
サブタイトル(和) -疑似サンプルを用いた神経回路の追加学習
タイトル(英) A simple memory-recalling algorithm for neural networks
サブタイトル(和) Continual learning with relearning of recalled memories
キーワード(1)(和/英) 追加学習
キーワード(2)(和/英) 連続学習
キーワード(3)(和/英) 疑似サンプル生成アルゴリズム
キーワード(4)(和/英) 再学習
第 1 著者 氏名(和/英) 佐藤 和也 / Kazuya Sato
第 1 著者 所属(和/英) 中部大学(略称:中部大)
Chubu University(略称:Chubu Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 山内 康一郎 / Koichiro Yamauchi
第 2 著者 所属(和/英) 中部大学(略称:中部大)
Chubu University(略称:Chubu Univ.)
発表年月日 2020-03-06
資料番号 NC2019-105
巻番号(vol) vol.119
号番号(no) NC-453
ページ範囲 pp.169-174(NC),
ページ数 6
発行日 2020-02-26 (NC)