脳の多数の機能領野の組み合わせによる問題解決過程のモデル化
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概要
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実世界で活動する知的エージェントの特性のひとつは,事前にタスクを限定できないために学習が必要となり,現状では学習のために非常に多数回の試行が必要となることである.しかし実世界ではエージェントは次々と新しいタスクに直面し,多数回の試行錯誤は現実的な学習問題の壁となる.ここで多数の試行回数が必要となるのは,何もない状態からの学習を想定するからであり,既得の知識を再利用するならば少ない試行回数で学習を終えてタスクヘの即応性が実現できる可能性は高い.そこで本研究で我々は脳におけるタスク依存の領野活性の働きをモデル化し,知識の再利用によって過去の経験に類似の問題の即応的な解決を行う神経回路学習システムを提案する.そしてナビゲーションタスクを例題として,知識再利用時の即応性の観点から,提案学習システムが他手法と比較して有効であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-12
著者
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