類似するタスク群への即応性のための知識再利用モデル(NC一般セッション(3))(認識と学習,模倣学習)
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概要
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脳においては,タスク解決のための知識は神経回路のコネクションやトポロジーによって表現される計算の処理過程によって実現されている.これらの知識は,新しいタスク場面に直面したときには再利用され,効率的な問題解決のための資源となっていると考えられる.知識の再利用によるタスクヘの即応性が,生物にとって生存価として働く場合があると考えられることから,本稿で我々は,あるタスクに適応するときに,類似するタスクにより得られている知識を再利用することによって,そのタスクヘの適応がはやくなる人工神経回路モデルを提案する.これは,神経回路の構造や結合係数を知識として,類似するタスクにおいて既知の知識を再利用する学習モデルである.本モデルの効果を調べるために,環境の異なる2つのナビゲーションタスクよるコンピュータシミュレーション実験を行った.タスクAは,壁沿い行動によりゴールできる環境でのゴールリーチングである.タスクBは,タスクAに加えて向光行動によりゴールできる環境である.我々はタスクBの実行において,タスクAで得られた知識を再利用する場合としない場合の適応の速さを比較した.その結果,提案モデルで知識の再利用が行われていることが確認でき,知識の再利用した場合はしない場合に比べ非常に早くタスクヘ適応できることを示す.
- 2003-10-16
著者
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