教師信号を陽に与えないニューラルネットワークの学習について
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概要
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Neural networks can be used as controllers in close-loop systems. In the design stage, the network must learn the desired features from a teacher. The backpropagation algorithm is a key point in learning for feedforward multilayer neural networks. In the backpropagation algorithm, teachers are required for the neural networks to learn desirable characteristics of the input-output mapping. In this report, a method for learning of networks has been proposed which does not require any teacher : in other words, the neural networks learn autonomously in the trials. A cart-pole balancing example is used to illustrate the effectiveness of the proposed method.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 1993-11-25
著者
-
大日方 五郎
秋田大学鉱山学部
-
大好 直
秋田大学
-
大好 直
秋田大・鉱
-
大好 直
秋田大学鉱山学部
-
大日方 五郎
名古屋大学大学院工学研究科機械工学専攻
-
中山 淳
秋田大学大学院
-
武居 勇一
秋田大学大学院
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