エピソード記憶編集による学習アルゴリズムの経験累積効果と課題構造の関係
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概要
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以前に我々が提案したエピソード記憶編集による学習アルゴリズムは,部分観測マルコフ決定過程下でもとくに時間軸上の不確定さが存在する課題に対して適切なエピソードを選択した.さらに,過去に学習した課題も新規な別の課題に対してより良い解の探索に役立っていることが示された.しかし,過去の経験がどのように役立つのか,あるいは新規な課題でもその課題の構造と過去の経験との関連性は明確ではなかった.そのため本研究では,過去の経験が新規課題の解の改善に役立つ条件を調べた.その結果,課題を解くプロセスがラットの系列学習においてみられるチャンク化とよく似たものであり,課題構造に応じたチャンク化を行うことにより学習を促進させたことを示す.
- 2007-03-15
著者
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山口 陽子
東京電機大学
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山口 陽子
独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター創発知能ダイナミクス研究チーム
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山口 陽子
理化学研究所 脳科学総合研究センター創発知能ダイナミクス研究チーム
-
山口 陽子
(株)東京食肉安全検査センター
-
青田 佳士
横浜国立大学大学院 国際社会科学研究科
-
山口 陽子
理化学研究所脳科学総合研究センター創発知能ダイナミクス研究チーム
-
山口 陽子
東京電機大学理工学研究科:(独)理化学研究所脳科学総合研究センター
-
山口 陽子
理化学研究所トヨタ連携センター脳リズムモデル連携ユニット:理化学研究所脳科学総合研究センター創発知能ダイナミクスチーム
-
山口 陽子
理化学研究所脳科学総合研究センター、科学技術振興事業団
-
青田 佳士
横浜国立大学大学院国際社会科学研究科
-
青田 佳士
横浜国立大学:独立行政法人科学技術振興機構(jst):理化学研究所
-
山口 陽子
理化学研究所
-
山口 陽子
理化学研究所脳科学総合研究センター神経情報基盤センター
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