活性伝播を用いた行動選択ネットワークの適応的変化による戦略獲得
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概要
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近年, これまで主流であったトップダウン的アプローチに代わり, ボトムアップ的アプローチによって知的システムを構築しようとする動きが盛んになってきた. そのひとつとして, behavior networkが上げられる. Behavior networkは動物の行動選択をシュミレートするために提案された手法であり, ネットワーク内の活性伝播によって行動の選択を行う. しかし, behavior networkは, 行動が成功する環境の前提条件が既知でなければ設計することはできない. ここでは, 入力層(perception unit)と出力層(action unit)からなる活性伝播ネットワークを強化学習によって適応的に変化させ, 環境から行動への写像としての戦略を獲得させることを考える. さらに, このネットワークを出力とする上位ネットワークを構築し, 階層的に行動を選択する手法を提案し, 計算機実験により, その有効性を確かめる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
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