日本神経回路学会誌
Online ISSN : 1883-0455
Print ISSN : 1340-766X
13 巻 , 3 号
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巻頭言
研究論文
  • 大濱 吉紘, 福村 直博, 宇野 洋二
    2006 年 13 巻 3 号 p. 101-110
    発行日: 2006/09/05
    公開日: 2011/03/28
    ジャーナル フリー
    A forward-propagation learning rule (FPL) has been proposed for acquiring neural inverse models without back-propagated signals based on a Newton-like method. A modified multiple linear regression, RLS algorithms or a Fisher's scoring method have been applied to the FPL, although these methods does not necessarily achieve goal-directed learning. In the current work, to guarantee goal-directed learning, a modified method for FPL is derived as one of gradient methods in terms of maximum likelihood estimation. The forward-propagated errors on the learning model and the covariance matrices are evaluated to calculate the gradients which are used in the proposed method. The suitability of the proposed method is confirmed by computer simulation in motor learning.
解説
  • 杉山 将
    2006 年 13 巻 3 号 p. 111-118
    発行日: 2006/09/05
    公開日: 2011/03/28
    ジャーナル フリー
    これまで,教師付き学習は訓練用の標本がテスト時に用いる標本と同じ規則に従って生成されるという大前提のもとで研究されてきた.しかし,現実的な場面ではこの前提が成り立たないことも多く,そのような場合は従来の教師付き学習法では良い学習結果が得られない.このような背景のもと,共変量シフトと呼ばれる状況下での学習法が近年盛んに研究されている.共変量シフトとは,与えられた入力に対する出力の生成規則は訓練時とテスト時で変わらないが,入力(共変量)の分布が訓練時とテスト時で異なるという状況である.本稿では,共変量シフト下での教師付き学習の最近の研究成果を概説する.
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会報
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