任意構造神経回路網による自律エージェントの行動制御
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概要
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従来の神経回路網は与えられた問題に応じて階層構造型や相互結合型など基本構造を選択し,対応する学習方法を用いて結合荷重やしきい値を調整するのが一般的である.しかし予め選択した構造による神経回路網では与えられた問題に対する解を必ず導けるとは限らない.また脳の仕組みのように非常に複雑な働きをする神経回路網を,基本構造のみで再現することは難しいと考えられる.そこで本報告では,神経回路網の適切な構造が未知である問題に対し,同一の方法により必要とする任意の神経回路網を獲得するための手法として,Flexibly Connected Neural Networkを提案する.またエイリアス問題を含む迷路探索での自律エージェントの行動決定に提案手法を適用し,その有効性を示すとともに獲得された神経回路網の解析結果について述べる.
- 2002-06-21
著者
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