適応フィルタ理論に基づく逆モデル学習のためのForward-propagation則
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概要
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生体の運動制御は,フィードバック制御だけでなくフィードフォワード制御も行われていることが知られている.計画された軌道に対して適切に追従するように制御対象をフィードフォワード制御する場合,フィードフォワード制御器は制御対象とは逆の入出力関係を持った逆モデルと見なすことができる.すなわち,なんらかの規範に沿って生体は逆モデルを獲得していると考えられる.これまでに我々は,逆モデルを多層神経回路に獲得させるための学習スキームとして,Forward-propagation則を提案してきた.Forward-propagation則は,逆モデル学習のために誤差の逆伝播経路を仮定しない点で,生体構造に合致する学習スキームである.本報告では,この学習スキームを適応フィルタ理論の枠組みの中で議論し,適切に逆モデルが獲得できることを計算機シミュレーションによって確かめた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-11-04
著者
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学
-
宇野 洋二
豊橋技術科学大学情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報工学系
-
大濱 吉紘
豊橋技術科学大学 情報工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
福村 直博
豊橋技術科学大学
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