フィードバック学習に基づく順序機械の自己組織化に関する研究

概要

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生物が実際の世界の中で行動を獲得する際に働いている原理として, フィードバック学習が考えられる。フィードバック学習とは, 生物が試行錯誤的に行動を変化させていく際, その行動の変化が正しかったのか間違っていたのかなど, 自分のとった行動に対する環境の応答を見て, その結果を学習に取り入れていく, といった学習法である。そして, その際に働く学習アルゴリズムとして, 岡部らはモデレーショニズムを提案した。モデレーショニズムとは簡単に言えば, 「生体は入出力信号ともに, 適度な(モデレートな)信号レベルを好む」という仮説である。現在までにモデレーショニズムを用いて, 人工腕において反射弓が形成されることなどがシミュレーションやロボットアームを用いた実験において確認されている。本研究では, このモデレーショニズムをディジタルの論理回路に適用することを試みる。そして, モデレーショニズムをもとにした学習アルゴリズムによって, 組み合わせ論理回路および順序回路の学習が可能であることを示すことを目指す。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24