| 講演名 | 2000/2/3 適応型射影追加学習 須賀 啓敏, 小川 英光, |
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| 抄録(和) | 学習が終了した後に学習対象が変化してしまった場合には, 当然のことながら, 得られていた学習結果は正しいものではなくなってしまう.そして一般には, 新しい訓練データを取り直し, 学習対象全体を再び学習し直さなければいけない.これを再学習という.しかし, 学習対象の変化が部分的なものであれば, 変化した部分だけを追加学習することにより, 再学習よりも効率よく学習することができる.本論文では, 学習対象の関数がある関数空間の中でのみ変化した場合に, 過去の学習結果を活用することによって, 再学習よりも高い汎化能力をもった学習を提案する.また, この学習法をロボットアームの感覚運動マップの学習に応用し, その有効性を示す. |
| 抄録(英) | When a target function has changed after the learning was finished, the learning result becomes wrong obviously. Then, we have to learn the new target function by using new training examples. It is called re-learning. However, if the change is partial, we can learn more effectively than re-learning. In this paper, we give an incremental learning method which utilizes not only new training examples but also the former learning result to provide better generalization ability than re-learning. The proposed method is successfully applied to the problem of learning the sensorimotor maps of a robot arm. |
| キーワード(和) | 射影学習 / 再学習 / 追加学習 / 汎化能力 / 感覚運動マップ |
| キーワード(英) | projection learning / re-learning / incremental learning / generalization ability / sensorimotor maps |
| 資料番号 | NC99-82 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2000/2/3(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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| 副委員長氏名（英） | |
| 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） | 適応型射影追加学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adaptive Incremental Projection Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 射影学習 / projection learning |
| キーワード(2)（和/英） | 再学習 / re-learning |
| キーワード(3)（和/英） | 追加学習 / incremental learning |
| キーワード(4)（和/英） | 汎化能力 / generalization ability |
| キーワード(5)（和/英） | 感覚運動マップ / sensorimotor maps |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 須賀 啓敏 / Yoshiharu Suga |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 Department of Computer Science, Graduate School of Infomation Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小川 英光 / Hidemitsu Ogawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 Department of Computer Science, Graduate School of Infomation Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology. |
| 発表年月日 | 2000/2/3 |
| 資料番号 | NC99-82 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 612 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |