大規模ニューラルネットワークの追加学習性に関する研究

大规模神经网络的加性学习研究

基本信息

批准号：
08680412
负责人：
荒井正之
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Teikyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08680412/
关键词：
ニューラルネットワーク追加学習文字認識

项目摘要

大規模ニューラルネットワークの追加学習性に関する研究を行ってきた.追加学習には,新しいカテゴリーが発生した場合の追加学習(以下,カテゴリー追加学習と呼ぶ)と学習済みカテゴリーに対する知識修正のための追加学習(以下,知識修正追加学習と呼ぶ)がある.カテゴリー追加学習については、我々が過去に提案している"Honeycombネット"にその能力があることが判明し,実験を通し明らかにした(研究発表2番参照).知識修正追加学習については,新たに"HoneycombネットIII"を提案した."HoneycombネットIIIは3層構造のニューラルネットワークであり,1層目と2層目にベクトル量子化型ネットワークを配置することにより、追加学習能力を実現している.HoneycombネットIIIに関する研究成果は,すでに電子情報通信学会に論文を投稿し,条件付き採録となっている.上記の研究を通し,ニューラルネットワークの追加学習が手書き漢字用マルチテンプレート認識辞書に適用可能であることが明らかになった.「手書き漢字用マルチテンプレート辞書の調整法(研究発表1番参照)は,その成果をまとめたものである.さらに電子情報通信学会に「手書き文字認識における個人辞書の作成法」を投稿し,条件付き採録となっている.これもニューラルネットワークの追加学習を適用したものである.

我们一直在进行大规模神经网络的加性学习特性的研究。附加学习包括新类别出现时的附加学习（以下简称类别附加学习），以及用于纠正已学习类别的知识的附加学习（以下简称）。作为知识修改加性学习）。结果发现，所提出的“蜂巢网络”具有这种能力，并通过实验阐明了这一点（参见研究报告第2号）。为了知识修正和额外学习，我们新提出了“蜂巢网络III”。 Honeycomb Net III 是一个三层神经网络，第一层和第二层都有向量。通过部署扭矩量化型网络，实现附加学习能力。关于Honeycomb Net III的研究成果已经提交给电子信息通信工程研究所，并已被有条件接受。上述研究通过此，附加学习神经网络的方法可以应用于手写汉字的多模板识别词典。 “一种手写汉字多模板词典的调整方法（参见研究报告1）”是其结果的总结。此外，电子信息通信工程师协会提交了“手写汉字个人词典”字符识别》。《如何创建》，已经有条件接受了。这也是神经网络额外学习的一个应用。