逐次マルチタスク・パターン認識におけるタスク間関連度を用いた知識移転アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS15-4

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): Knowledge Transfer Algorithm Using Task Relatedness for Sequential Multi-task Pattern Recognition

著者名: 西川 仁(神戸大学),小澤 誠一(神戸大学)

著者名(英語): Hitoshi Nishikawa(Kobe University),Seiichi Ozawa(Kobe University)

キーワード: 機械学習|パターン認識|マルチタスク学習|オンライン学習|タスク間関連度知識移転|machine learning|pattern recognition|multi-task learning|online learning|task relatednessknowledge transfer

要約(日本語): 複数のタスクをシステムが学習する “マルチタスク学習”が注目されている.人間の持続学習を実現するために,タスクが逐次的システムに与えられ,各タスクの訓練データは一つずつ与えられる環境を取り扱う.また各タスクをパターン認識に限定する.マルチタスク学習においては,過去の学習から得られた知識を新しいタスクの学習に利用することが重要であるが,本研究で取り扱う環境では,過去のタスクと新しいタスクとの関連度を調べることが難しい.そこで,過去に学習したタスクの領域と新しいタスクの領域の関連度をマハラノビス距離を用いて計算して新しいタスクの学習に利用する手法を提案する.また評価実験において,その有効性を示す.

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