自己増殖型ニューラルネットワークを用いたパターン情報ベースの推論機(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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ロボットの知能に関する研究の突破口となり得るパターン情報ベースの推論について,新たな手法を提案する.シンボルをベースとした既存の推論機を知能ロボットに適用する際には,(1)シンボル化装置の性能に限界があるという問題,(2)自律的なシンボルを生成する際に生じる問題,(3)シンボル化になじまないタイプのパターン情報が存在するという問題がある.本論文では,これらの問題の解決のためにパターン情報ベースの推論機が必要となることを指摘し,新しいパターン情報ベースの推論機を提案する.提案手法は,「連言,選言,否定を含む任意の形の論理式を扱うことができる」,「パターン情報を多値ベクトルで表現する」,「汎化性能をもつ」,「推論結果の重複を回避する」,「雑音への耐性をもつ」といった知能ロボットに適用する際に重要な機能を併せ持っている.これらの機能を実現するために,提案手法はオンライン教師なし学習手法であるSelf-organizing Incremental Neural Network (SOINN)や連想記憶モデルであるSOINN Associative Memoryを拡張したアルゴリズムを採用している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-01
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
佐藤 彰洋
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究施設
-
坪山 学
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
須藤 明人
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
張 晨犁
東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設
-
長谷川 修
電子技術総合研究所知能情報部
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
長谷川 修
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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