重要度指標付きGenetic Network Programmingにおける機能切替えについて(知識処理)
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概要
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これまで,多くの進化型計算手法がエージェントの行動系列の作成のために開発されてきたが,Genetic Network Programming (GNP)もその1つである.本論文では,脳の機能局在をGNPに導入し,人工脳を構成論的に構築することを目指す.脳の機能局在とは,脳の異なる部分が特定の機能に対応していることをいう.GNPは有効グラフを基本構造としており,機能局在を実現するのに適している.本論文では,特に環境に応じて機能の切替えを行うGNPの獲得を重要度指標付きGNPを用いて行った.
- 2006-09-15
著者
-
間普 真吾
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
古月 敬之
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
江藤 慎治
早稲田大学情報生産システム研究センター
-
Hu J
早稲田大 大学院情報生産システム研究科
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University
-
Hirasawa Kotaro
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
胡敬 炉
九州大学
-
畠山 裕之
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
間普 真吾
早稲田大学理工学術院情報生産システム研究科
-
間普 真吾
早稲田大学大学院 情報生産システム研究科
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