動的環境下におけるコネクショニスト学習ツールの構築
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概要
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本論文では,オブジェクト指向に基づくコネクショニストモデルの構築法について提案をする.コネクショニストモデルの環境への適応性や自己成長性は,高次の認知処理を実現していくために不可欠な機能である.多層ネットワークは,コネクショニストモデルにおいて最も活発に研究されている分野の一つであるが,ネットワークの構造やユニット間の結合係数が一度決定されてしまうと,新しい学習例の追加や入出力ユニットの変更を伴う学習環境の変化に容易に適応することが困難である.オブジェクト指向に基づくシミュレーションツールとしてニューロ・エージェントモデルを構築し,自己再編および自己成長機能を有するコネクショニストモデルについて提案をする.ニューロ・エージェントは,具備した学習メカニズムを用いて新しいオブジェクトの追加や内部パラメータを変更することにより,学習環境の変化に対して自律的に適応し自己成長できることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-05-15
著者
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