アトラクター状態を用いた実世界における基本行為の学習について
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概要
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実世界において環境との相互作用を考慮していない基本行為を実行させると,実行途中にその行為が失敗しているにも関わらず,基本行為を終了するまで実行させて失敗に至ることが多い.そこで我々は,実世界の外乱に頑健な基本行為をアトラクター (安定) 状態を用いて学習する方式を提案する.すなわち,まず,基本行為のアトラクター状態をクラス分類できる学習モデルを,環境からの入力情報を用いて構築する.次に,この学習モデルと環境入力情報を用いて,基本行為がアトラクター状態への引き込み状態と分類すると,アトラクター状態に戻る動作を反射的に実行する.提案方式の基本行為を用いたカヌーレーシング事例の実験にてアトラクター状態の維持率が向上していることを示す.
- 2013-02-20
著者
-
新出 尚之
奈良女子大学理学部
-
高田 司郎
近畿大学理工学部
-
高田 司郎
Atrメディア情報科学研究所
-
高田 司郎
Atr メディア情報科学研究所
-
高田 司郎
近畿大学
-
藤田 恵
岩手医科大学附属病院薬剤部:岩手医科大学高度救命救急センター薬物毒物検査部門
-
濱砂 幸裕
筑波大学大学院システム情報工学研究科リスク工学専攻
-
高田 司郎
近畿大 理工
-
新出 尚之
奈良女子大学
-
波部 斉
近畿大学理工学部
-
藤田 恵
奈良女子大大学院
-
濱砂 幸裕
近畿大学
-
波部 斉
近畿大学
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