La fonctionnalité de recherche est en construction.
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Incremental Construction of Projection Generalizing Neural Networks Construction incrémentale de réseaux de neurones généralisants par projection

Masashi SUGIYAMA, Hidemitsu OGAWA

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Résumé:

Dans de nombreuses situations pratiques d’apprentissage NN, les exemples de formation ont tendance à être fournis un par un. Dans de telles situations, l’apprentissage incrémental semble plus naturel que l’apprentissage par lots au vu des méthodes d’apprentissage des êtres humains. Dans cet article, nous proposons une méthode d'apprentissage incrémental dans les réseaux de neurones sous le critère d'apprentissage par projection. Bien que l’apprentissage par projection soit une méthode d’apprentissage linéaire, atteindre l’objectif ci-dessus n’est pas simple car il implique des expressions redondantes de fonctions avec des bases sur-complètes, ce qui est essentiellement lié à des bases (ou frames) pseudo biorthogonales. La méthode proposée fournit exactement le même résultat d’apprentissage que celui obtenu par apprentissage par lots. Il est théoriquement montré que la méthode proposée est plus efficace en calcul que l’apprentissage par lots.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.9 pp.1433-1442
Date de publication
2002/09/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Biocybernétique, Neuroinformatique

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