ニューラルネットワークの違いに着目した自律移動ロボットコントローラの性能比較
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概要
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自律移動ロボットのコントローラに用いるニューラルネットワーク(NN)を遺伝的アルゴリズムにより構築する場合において, アーキテクチャの異なる4種類のNNについて, コントローラの構築の容易さ, 及び性能を比較する計算機実験を行う.比較する4種類のNNは, ニューロンの出力にシグモイド関数を用いるNN (Sigmoid NN), 中間層のニューロンの出力にラジアル基底関数を用いるNN (Radial NN), 積分発火パルスニューロンを用いるパルスニューラルネットワーク(PNN), 及び我々が提案している短期的な伝達効率の調節機構を組み込んだ積分発火パルスニューロンを用いるPNN (PNNSSP)である.計算機実験の結果, Sigmoid NN, 及びRadial NNで構築されたコントローラよりもPNN, 及びPNNSSPで構築されたコントローラの方が構築しやすく, 性能が優れていることが明らかとなった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-02
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