リカレントネットワークによる非線形システムの動的制御
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概要
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時系列的な環境からの入力と、環境への出力を持つリカレントニューラルネットワークの強化学習則を考察した。神経回路は確率的に動作するニューロンから成り、行動の結果がグローバルな二値情報としてのみフィードバックされる。このような系での回路網の動作を解析し、望ましい結果を生むようなシナプス荷重の強化則はHebb的な学習則であること、さらに,それはネットワークの構造や、ニューロンの特性の詳細には依らないことを示した。このモデルを倒立振り子の課題に適用し、学習ダイナミクスについてて解析を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-05-15
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