ラットナビゲーションモデルによる水迷路課題
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概要
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ラットの空間探索に海馬が重要な役執を果たしていることが梅馬の損傷実験から明らかにされている. 本稿では, 水迷路課題を強化学習問題として定式化し, 3種額のニューラルネッワークモデルを提案する. それぞれのモデルは, 異なる内部コーディングで分類され, 視覚コーディング(VC), 方向場所コーディング(DPC), 場所コーディングと方向コーディング(PC+DC)を用いている. シミュレーション結果から, (i)PC+DC は障害物のある複雑な環境においても最適行動規則が獲得でき, 更に学習速度の点においても有効なコーディングであること, (ii)DPCは複雑な環境においても学習可能であるが学習速度は遅いこと, (iii)VCは単純な環境においてのみ有効であることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-16
著者
-
伊藤 真
沖縄科学技術研究基盤整備機構
-
伊藤 真
群馬大学医学部行動分析学教室crest
-
三宅 章吾
東北大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
沢田 康次
東北大通研
-
澤田 康次
東北工業大学
-
沢田 康次
東北工業大学
-
澤田 康次
東北大通研
-
沢田 康次
東北大学 電気通信研究所
-
沢田 康次
東北大学電気通信研究所
-
伊藤 真
東北大学電気通信研究所
-
沢田 康次
東北大学電情報科学研究科
-
Sawada Yasuji
Research Institute For Electrical Communication Tohoku University
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