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アイテム
継続学習の安定性向上のためのGenerative Replayの改善
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197645
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197645bbb1bb62-c39b-4c00-bf6a-6e95a521d3d1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO19058046.pdf (568.9 kB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-06-10 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 継続学習の安定性向上のためのGenerative Replayの改善 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Improving Stability of Continual Learning by Generative Replay | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学大学院理工学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青山学院大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| College of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| College of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University | ||||||||||||
| 著者名 |
村田, 健悟
× 村田, 健悟
× 豊田, 哲也
× 大原, 剛三
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 1つの学習モデルで同種の異なるタスクを継続的に学習する継続学習の実現は，汎用人工知能の達成において不可欠な要件の一つである．しかしながら，近年，様々な分野で著しい成績を残しているニューラルネットワークモデルを用いた場合には，新規タスクの学習により学習済みタスクを忘却してしまう，破滅的忘却と呼ばれる問題が生じることが知られており，これまでにその回避手法が幾つか提案されている．その中の1つのGenerative Replayは，過去タスクのデータを生成する生成モデルを導入することで増加し続ける膨大な訓練データを保持し続けなくてもよいという利点をもつ反面，生成モデル自体に生じる忘却，生成サンプルの偏りによる学習継続時の性能低下という問題をもつ．そこで本研究では，生成モデル学習時の損失関数，およびサンプル生成法を改良することで，その問題を軽減することを試みる．また，ベンチマークデータを利用した実験を通して，学習した生成モデルおよび分類モデルの精度向上を示す． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2019-BIO-58, 号 46, p. 1-8, 発行日 2019-06-10 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8590 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
