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自己増殖型ニューラルネットの拡張とその認知発達ロボティクスへの応用に関する研究

自传播神经网络的扩展及其在认知发育机器人中的应用研究

基本信息

批准号：
07F07076
负责人：
長谷川修
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

(1)SOINNの教師あり学習の枠組みへの拡張とそのパターン認識への応用パターン認識の問題では各クラスのパターンに教師ラベルが与えられる場合があるが、本研究ではSOINNをそうした教師あり学習問題にも適用可能なように拡張する。本研究によれば、ノイズに強く、計算が軽く、多クラスに対応可能で高精度な上、追加学習も可能、といった教師あり学習器が実現できる。こうした学習器は世界的に見ても他に例がなく、学術的に興味深いだけでなく実利用性も極めて高い。この手法の結果を2005年にIEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI)に掲載された従来型(学習に膨大な時間がかかり追加学習が不可能)のプロトタイプベースの学習・認識手法と比較したところ、認識精度、情報圧縮率ともに我々の手法の方が優れることがわかっている。(2)SOINNの発展としてのオンライン準教師あり能動学習手法の構築とその認知発達ロボティクスへの応用SOINNては教師なし学習法であるが、SOINNが形成するクラスタのトポロジに「重み」の概念を導入することにより、SOINNを発展させたオンラインの準教師あり能動学習手法を構築する。この手法は計算が軽いほか、耐ノイズ性や追加学習可能性といったSOINNの有用な性質を全て受け継いでおり、世界的に見て他に類を見ない。また性能的にも、実験の結果、2005年のニューラルネットワーク研究分野では最高レベルの国際会議、Neural Information Processing Systems(NIPS)にて報告された従来型(学習に膨大な時間がかかり追加学習が不可能)の準教師あり能動学習手法に匹敵する認識精度が得られることが分かっている。

(1)SOINN teachers should learn from each other and learn from each other. This study is aimed at improving the accuracy of the algorithm, and improving the accuracy of the algorithm. The learning device is not only interested in learning, but also interested in learning. The results of this method were published in IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI) in 2005. (2) The development and development of SOINN and the use of SOINN by prospective teachers in the construction of active learning techniques and cognitive development are based on the teacher's learning method. Since SOINN has introduced the concept of "focus" to form a comprehensive learning platform, the development of SOINN has enabled prospective teachers to build active learning techniques. This method is calculated in terms of the number of possible additional learning options, the number of useful properties of SOINN, and the number of other options in the world. The results of this study, the international conference on the highest level of research in the field of Neural Information Processing Systems(NIPS) in 2005, and the results of the study of cognitive accuracy of prospective teachers and active learning techniques.