| 講演名 | 1998/2/6 オンラインEMアルゴリズムによる動的な関数近似 石井 信, 佐藤 雅昭, |
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| 抄録(和) | NGnet(Normalized Gaussian Network)は正規化されたガウス関数を用いて入力空間を柔らかく領域分割し局所的に線形近似を行なうモデルである。本報告では、NGnetの確率解釈に基づくオンラインEMアルゴリズムを提案する。また、入力分布が入力空間の次元から縮退している場合に対処するための正則化法と、柔軟にユニットの再配置を行なうためのユニットの生成と消滅の機構について述べる。本手法は、近似対象が時間とともに変化するような動的な関数近似に有効である。例として、強化学習による力学系の自動制御などへの応用に有効であることが実験的に示される。 |
| 抄録(英) | In this research report, we propose an online EM algorithm for Normalized Gaussian Network which is composed of normalized Gaussian functions with linear coefficients. A regularization method to deal with singular input distribution, and unit creation-deletion mechanisms are also discussed. Our approach is suitable for dynamical environments where the input-output distribution of data changes in time. A computer simulation is done for a reinforcement learning problem; the result is encouraging. |
| キーワード(和) | EMアルゴリズム / オンライン学習 / 動径基底関数 / 確率モデル / 動的関数近似 / 強化学習 |
| キーワード(英) | EM algorithm / Online learning / Radial basis functions / Stochastic model / Dynamic function approximation / Reinforcement learning |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/2/6(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | オンラインEMアルゴリズムによる動的な関数近似 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic function approximation by online EM algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | EMアルゴリズム / EM algorithm |
| キーワード(2)（和/英） | オンライン学習 / Online learning |
| キーワード(3)（和/英） | 動径基底関数 / Radial basis functions |
| キーワード(4)（和/英） | 確率モデル / Stochastic model |
| キーワード(5)（和/英） | 動的関数近似 / Dynamic function approximation |
| キーワード(6)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 石井 信 / Shin Ishii |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐藤 雅昭 / Masaaki Sato |
| 第 2 著者 所属（和/英） | ATR人間情報通信研究所 ATR Human Information Processing Research Laboratories |
| 発表年月日 | 1998/2/6 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 533 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |