多層神経回路が逆モデルを学習するためのForward-propagation則
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概要
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多層神経回路上に逆モデルを学習させるために,様々な方法が提案されてきたが,その多くは,"back-propagation"則あるいはその改良則を用いるものであった.back-propagation則を利用して多層神経回路モデルを学習する場合,出力層に対する教師信号があらかじめ必要であり,学習信号を逆向きに伝搬させるための特定の経路を設定しなければならない.更に,荷重の更新に最急降下法を用いるため収束が遅い.そこで,本研究では,制御対象が示した運動誤差を神経回路上を前向き(順方向)に伝搬させながら神経回路モデルを学習する"forward-propagation"則を提案する.この学習アルゴリズムでは,広義ニュートン法を用い,中間層及び出力層における目標信号(教師信号に対応)を導出する.これら目標信号を実現するための荷重更新には線形重回帰を利用できるため,最急降下法に比べ荷重更新の回数が少なくてすむ.2リンクアームの逆モデルの学習について,計算機シミュレーションを行い,この学習スキームの有効性を確認した.
- 2002-06-01
著者
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