マルチエージェントの協調性を用いた刺激の伝搬による画像・言語知識獲得
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概要
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近年, 大脳生理学の分野において脳の機能が解明されるに従い, 脳を計算機上にモデル化する試みが行われつつある. 本研究では, 視覚刺激と聴覚刺激に着目し, それらの刺激に反応する脳機能をモデル化することを目的とする. 刺激の伝搬をモデル化する代表的な手法にニューラル・ネットワークがあるが, 細胞単位ではなく機能単位でモデル化するためにマルチエージェントを用いることにした. エージェントは脳を構成する機能領域を管理し, 刺激を伝搬することで刺激の変換や知識獲得を行う. 更に, エージェントに協調性を持たせることで, 複数の刺激を伝搬することにより発生する不整合を解消できるようにした.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-11-01
著者
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