ブースティング識別器の追加学習に関する研究

抄録

訓練データのデータセットが一度にすべて与えられるのではなく，逐次的に与えられるような状況におけるブースティング識別器を追加学習を考える．ニューラルネットのひとつであるResource Allocating Network (RAN)に長期記憶を導入したRAN-LTMを「弱い識別器」として採用し，訓練データをすべての弱い識別器に追加学習することで，以前のデータに対する性能を維持したまま新しく与えられたデータの識別能力を学習する方式を提案する．