スモールワールドをもつニューロモデルのエージェント学習

渡辺 美知子; 岩館 健司; 古川 正志; 吉井 伸一郎

doi:10.11522/pscjspe.2007S.0.465.0

2007年度精密工学会春季大会

セッションID: E69

DOI https://doi.org/10.11522/pscjspe.2007S.0.465.0

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主催: 社団法人精密工学会

スモールワールドをもつニューロモデルのエージェント学習

*渡辺美知子, 岩館健司, 古川正志, 吉井伸一郎

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キーワード: スモールワールドネットワーク, ランダムグラフネットワーク, リカレントネットワーク, パツクプロパケーション, エージェント学習

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抄録

本研究では,生物界にもスモールワールドを持つ神経網が存在することに注目し,バックプロパゲーション,リカレントネットワーク,スモールワールドネットワーク等が進化の結果創発したと仮定し,これらに進化計算を適応して,学習速度を比較した.学習問題としては,正方形フィールド内を4つの光センサーと2駆動輪をもつ自律エージェントを想定し,出発地点からフィールド内の光源に到達する問題を設定した.

責任著者(Corresponding author)

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