任意構造神経回路FCNによる自律エージェントの行動制御(知識処理)
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概要
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従来の神経回路網は,与えられた問題に応じて階層構造型や相互結合型など基本構造を選択し,対応する学習方法を用いて結合荷重やしきい値を調整するのが一般的である.しかし,あらかじめ選択した構造による神経回路網によって,与えられた問題に対する解を必ず導けるとは限らない.そこで本論文では,適切な構造が未知であるエージェントの行動制御問題に対し,ただ1つの手法により必要とする任意の神経回路網を獲得するための手法として,Flexibly Connected Neural Networkを提案する.また,エイリアス問題を合む迷路探索での自律エージェントの行動決定に提案手法を適用し,その有効性を示すとともに,獲得された神経回路網の解析結果について述べる.
- 2004-03-15
著者
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