確率的構成ネットワークのための新しい学習パラダイム:SCN+【JST・京大機械翻訳】

Ao Yanshuang; Zhou Xinyu; Dai Wei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212723576026 整理番号：22P0303718

確率的構成ネットワークのための新しい学習パラダイム:SCN+【JST・京大機械翻訳】

A New Learning Paradigm for Stochastic Configuration Network: SCN+

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発行年： 2022年03月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

教師付き情報(LUPI)パラダイムを用いた学習は,学習モデルを訓練段階で追加情報を利用する。本論文は,SCN+と名付けた確率的構成ネットワーク(SCN)のためのLUPIパラダイムによる増分学習アルゴリズムを提案する。この新アルゴリズムは訓練段階におけるSCNに特権情報を利用することができ,SCNを訓練する新しい方法を提供する。さらに,収束をこの論文で研究した。最後に,実験結果は,SCN+が実際に良好に機能することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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