抄録
F-023
Soft Confidence Weighted Learningとベイズ推定法を用いた人間の知識獲得過程のモデル化
三留弘之・荒井秀一(東京都市大)
人間が持つ知的機能を計算機上に実現するうえで,機械学習アルゴリズムが重要である.近年では深層学習が注目されているが,深層学習は多大なコストをかけ,網羅的な知識獲得を行っている.しかし人間の学習は,特定の環境下で今まで蓄積してきた知識を逐一修正するものであり,学習の意味が深層学習とは異なる.そこで本稿では,オンライン機械学習アルゴリズムを用いて,人間のように知識を逐次的に修正しながら獲得する過程を,計算機上で実現する.特にベイズ推定法とSoft Confidence Weighted(SCW)アルゴリズムの2つの手法を比較し,SCWがベイズ推定法より人間らしい知識獲得が行えることを示す.