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J-GLOBAL ID：201702220250251645   整理番号：17A0320241

マルチクラス分類のための,新しい進行性学習法【Powered by NICT】

A novel progressive learning technique for multi-class classification

著者 (2件)： Venkatesan Rajasekar (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Er Meng Joo (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 207  ページ： 310-321  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マルチクラス分類のための漸進的学習法を提案した。この新しく開発した学習技術である種の拘束条件の数に依存しない,新しいクラスを学習することができる以前のクラスの知識は依然残った。新しいクラス(これまでに学習した知識に非天然)に遭遇したときはいつでも,ニューラルネットワーク構造は新しいニューロンと相互接続を容易にすることによって自動的に改造すると,パラメータは,これまで学んだ知識を保持していることをこのような方法で計算した。クラスの数はしばしば未知のこの手法は,実世界応用に適しており,実時間データからのオンライン学習が必要である。一貫性と進行性学習法の複雑さを解析した。いくつかの標準的データセットは,開発した方法の性能を評価した。比較研究は開発した方法が優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューロン ,  *学習 ,  相互接続 ,  束縛条件 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 比較研究 ,  オンライン学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分類 ,  機械学習 ,  マルチクラス ,  逐次学習 ,  進行性学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： マルチ ,  クラス分類