強化学習によるリーチング動作の獲得

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概要

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本稿では、視覚センサ信号とマニピュレータの状態をニューラルネットに入力し、関節トルクを出力とし、強化学習によってリーチング動作を獲得させるシステムにおいて、(1)リンク長を可変とした場合、および、(2)外力を付加した場合のシミュレーション結果を示す。そして、前者の中間層ニューロンの表現を観察し、入來らの道具を持たせたサルの実験において、手の到達範囲で発火するニューロンが、道具を使用することによって、道具の到達範囲で発火するようになること、また、手先とともに受容野が移動するニューロンが道具の近くでも発火するようになることと類似した結果が得られることを示す。後者では、強化学習を行うことによって、手先と環境の逆ダイナミクスを獲得できること、さらに、試行ごとにランダムな力をかけて学習させることにより、フィードバック制御に重点をおいた制御を獲得できることを示した。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-03-16

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