学習の初期にフィードバック誤差学習を利用する順逆モデルの同時学習アルゴリズム

概要

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ニューラルネットワークによるシステムの逆モデリングのための学習アルゴリズムとして,フィードバック誤差学習や順逆モデリングなどが提案されている.順逆モデリングは,逆モデルの学習を行う前にシステムの順モデルを学習する必要がある.しかし,順モデルの学習時には目標指向性がないため,多くのデータを必要とし,学習が面倒であった.この論文では,システムの順モデルと逆モデルを同時に学習するアルゴリズムを提案する.提案する学習アルゴリズムは,学習の初期のフィードバックコントローラを利用して順モデルの学習を行うと同時に,フィードバック誤差学習により逆モデルの学習を行う.順モデルがある程度収束した時点で,学習アルゴリズムを順逆モデリングの方法に切り換える.但しこのときも,逆モデルと共に順モデルも学習を行う.このような方法をとることによって,面倒な順モデルの学習が容易になる.また,シミュレーションにより,このアルゴリズムはフィードバック誤差学習よりも収束が速いことを確認した.
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-05-25