局所信号を入力としたニューラルネットにおける中間層での適応的空間再構成と汎化
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概要
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われわれ生物は,視覚センサを始めとする局所的なセンサ信号を入力とし,脳の中で大域的な情報を表現していると考えられる.本論文では,局所信号を入力として階層型ニューラルネットにさまざまな教師ありを行なった際の中間層を観察した.そして,(1)空間的に滑らかに変化する教師信号で学習を行なった場合,中間層がその変化する方向を表現するようになること,(2)複数の中間層がある場合は上位の中間層ほどその傾向が強いこと,(3)中間層ニューロン数が冗長の場合は,初期重み値による情報を保持しながら全体として大域的な情報を表現していること,(4)2つの入力領域で独立した教師信号を与えた場合,片方の領域での学習が他の領域での学習に影響しないようになること,(5)またそのとき,中間層ニューロンが片方の領域の情報のみ表現するようにはならないことがわかった.以上より,視覚信号をニューラルネットに入力し強化学習で学習を行なったときに中間層で大域的な空間情報が表現できるようになる[1]理由として,強化学習で状態評価値が時間とともに滑らかに変化することと,評価値が同じ場所でも理想となる行動に少しずつ差があることが考えられる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-11
著者
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