1P1-E03 動的再編成ニューラルネットワークの適応能力の定量的検証

抄録

シミュレーション上で獲得した制御器をシームレスに実ロボットに適用するためには, 外乱に対する頑健性, ならびに環境変動に対処し得る機構を具備することが不可欠である。このような背景から, 筆者らは, 生体神経系で広く観察される神経修飾機構に着目し, 状況に応じて回路特性を実時間で変更可能な動的再編成ニューラルネットワークを提唱してきた。本研究では, 提案する動的再編成ニューラルネットワークが, 既存手法と比べて, どの程度優れた適応能力を有するのかを, シミュレーションならびに, 実機実験を通して定量的に検証する。