(株) ATR視聴覚機構研究所
1991 年 4 巻 1 号 p. 37-47
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本論文では神経回路モデルを非線形フィードバックコントローラに利用するときの学習法を提案する.学習後には制御対象の非線形性が補償され, 参照モデルで規定される応答に従うようになる.ここでは, この学習スキームの収束性を確率微分方程式の平均化とリアプノフの方法で証明し, 有効性を倒立振子制御のシミュレーションの結果により示す.また, この学習スキームと動物の小脳における姿勢・歩行の学習制御との関連を議論する.
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