恒常性機構を用いたニューラルネットワークモデルの拡張と適応性の比較(「社会システムにおける知能」および一般)
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概要
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恒常性を用いたニューラルネットワークモデルの拡張を行う.従来のモデルでは,内的な恒常性と振る舞いの安定性は必ずしも関連性を形成して進化するとは限らない.つまり,振る舞いが壊れてしまったとしても,内的な恒常性が影響を受けないことがある.提案方法では,それを静止膜電位と評価方法を改良することによって,振る舞いと恒常性が密接な関連性を持った構造が進化するように拡張する.この拡張したニューラルネットワークモデルをシミュレートされた移動体に実装し,環境変動に対する適応能力を検証する.結果として提案手法はより適応的振る舞いを示し,複数回起こる環境変動に対しても飽和することなく適応し続けることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-05
著者
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