進化的強化学習における行動ネットワークの構造の進化
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概要
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進化的強化学習は,個体の外部からの明示的な教師信号を与えずに,個体群を環境に適応させるシステムである.従来の進化的強化学習のシステムでは,個体の行動は階層型ニューラルネットワークによって決定されており,そのニューラルネットワークにおいては初期結合荷重が遺伝する.しかし,ネットワークの構造が階層型に限定されているため,ネットワークが変化に乏しく,環境への適応力が弱いと考えられる.そこで本研究ではこのニューラルネットワークを相互結合型に拡張し,初期結合荷重ではなく,結合関係を遺伝的に変化させることを試みた.また,この拡張が環境への適応に与える影響を調べた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-05
著者
-
長橋 宏
東京工業大学大学院理工学研究科
-
安居院 猛
東京工業大学 工学部 像情報工学研究施設
-
長橋 宏
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 物理情報工学専攻
-
浦岡 宏治
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
長橋 宏
東京工業大学 像情報工学研究所
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