中部大学工学部  情報工学科
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山内研究室 Biomimetic Intelligent System Laboratory

yamauchi[at]cs.chubu.ac.jp
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研究テーマ
発表論文

 メンバー
教授 山内康一郎
学生

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    研究内容(詳細説明):
    • 神経回路の追記学習アルゴリズム(詳細説明)
    • 逐次的モデル選択
    • 制限付き神経回路の開発と電力制御への応用(詳細説明)
     逐次的モデル選択
     
    機械学習では、より良い学習結果を得るために、学習 データにフィットする最適な学習機械を構築する必要があります。これは「モデル選択」問題の一種と考えることが出来ます。しかし、逐次的にデータが与えら れる状況では、ある時点までに得られたデータ集合だけを使って学習機械を構成しようとすると、思いもよらぬ学習機械が出来上がってしまう場合があります。これは、本来ならば学習させたい 入力領域全体をまんべんなく網羅するデータが必要なのですが、多くの場合、偏った分布のデータになってしまうからです。
     そこで、それまでに得られたデータの分布を解析し、重みつき誤差関数を定義することで、よりふさわしいモデル構築を行う手法を研究しています。

      

    IncModelSelection
    関連論文
    [1] Koichiro Yamauchi . "Optimal incremental learning under covariate shift", Memetic Computing, Vol1, No4, pp.271--279 (2009).   [Additional Information]
    [2] Koichiro Yamauchi . "Incremental Model Selection and Ensemble Prediction under Virtual Concept Drifting Environments", in Byoung-Tak Zhang, Mehmet A. Orgun , editors, PRICAI 2010: Trends in Artificial Intelligence, Springer-Verlag, LNAI6230, pp. 570--582, August, (2010).
    中部大学