2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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インタラクティブ発表

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[3Pin1] インタラクティブ(1)

2018年6月7日(木) 09:00 〜 10:40 P会場 (4F エメラルドロビー)

09:00 〜 10:40

[3Pin1-09] 類似学習ケースに対するカリキュラム学習

〇太田 悠太1、滝 勇太1 (1. 株式会社構造計画研究所)

キーワード:カリキュラム学習、バンディット問題、Program Induction

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.