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J-GLOBAL ID：200902225430542692   整理番号：08A0955556

複数タスクの逐次学習に注目した適応構造Cascade Correlationアルゴリズムの提案

Adaptive Topology Cascade Correlation for Incremental Learning Tasks

著者 (7件)： 池本周平 (大阪大) ,  池本周平 (JST-ERATO) ,  LIEBSCHER Andre (フライベルグ大) ,  AMOR Heni Ben (フライベルグ大) ,  石黒浩 (大阪大) ,  石黒浩 (JST-ERATO) ,  JUNG Bernhard (フライベルグ大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 26th  ページ： ROMBUNNO.1J2-04  発行年： 2008年09月09日 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では複数のタスクを1つずつ逐次的に学習することで全てのタスクについての学習を行う複数タスクの逐次学習に注目し,Cascade Correlation(CC)とOptimal Brain Surgeonを組み合わせたCCの拡張アルゴリズムAdaptive Topology Cascade Correlation(ATCC)を提案する。また,ATCCを複数タスクの逐次学習において一般的なベンチマークに適用することによって,ATCCが逐次学習問題に対して適した手法であることを示す。さらに,ATCCが特徴選択の問題に応用できる可能性があることを簡単な実験によって示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  適応性 ,  教師つき学習 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *カスケード相関アルゴリズム ,  インクリメンタル学習

分類 (1件)： ロボット工学一般  (IC04011S)

タイトルに関連する用語 (6件)： タスク ,  逐次学習 ,  注目 ,  適応 ,  アルゴリズム ,  提案