GAを用いたリカレントニューラルネットワーク共進化モデルの学習
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概要
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本論文では,リカレント型ニューラルネットを基本とした先読みモデルを提案し,その有効性を検討する.先読みモデルは,行動を決定するネットワークと環境の内部モデルからなり,それぞれリカレント型ニューラルネットで構成する.環境の内部モデルを学習により構築しながら先読みを行い,投機的な行動を実際に環境に対して行う.また,先読み結果を,行動を決定するネットワークの学習に利用する.すなわち,二つのネットワークは,共進化を行う.ニューラルネットワークの構造およびウエイトの学習には,遺伝的アルゴリズムを適用した.tic-tac-toeゲームを用いて有効性の評価を行い,以下の結論を得た.(1)環境の内部モデルを用いた先読みを行うことにより,実際の環境を介した学習回数の削減につながる可能性をもつ.(2)ある程度学習が進んでから,内部モデルを用いた先読みを行うべきである.(3)内部モデルの学習方式として,ニューラルネットワークを用いてアルゴリズムを学習する方式の方が,入出力の対応表をClassifier Systemを用いて学習する方式よりも,先読み効果が高い可能性をもつ.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-05-25
著者
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