著者

太田 悠太 滝 勇太

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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機械学習の活用において,複数の類似するケースに対してそれぞれの学習モデルを構築したいことがある.本研究ではカリキュラム学習の考え方を応用することで,この学習を効率化する手法を提案する.具体的には,あるケースに対して行ったカリキュラム学習の効率を評価し,類似する別のケースのカリキュラム学習時にその評価結果に基づくフィードバックを加味することで,より効率的なカリキュラムを生成する手法である.実験ではSequence-to-Sequenceモデルによる整数の加算問題と減算問題を扱い,いくつかの設定において提案手法の有効性が確認された.