記憶メカニズムを導入したニューラルネットによる強化学習

抄録

干渉を抑制しながら追加学習を安定に行うRBFネットワークモデルとして，これまでResource Allocating Network (RAN)に長期記憶を導入したRAN with Long-Term Memory (RAN-LTM)を提案してきた．本稿では，生成された記憶アイテムの修正メカニズムを導入した改良モデルを提案し，その干渉抑制能力と省メモリ特性について，いくつかのシミュレーション実験を通して評価する．