揺らぎ駆動学習法の各種課題への適用可能性に関する実験的検討

• 古川 広忠

  北海道工業大学 電気工学科

• 上村 芳徳

  北海道工業大学 電気工学科

• 木戸口 正宏

  北海道工業大学 電気工学科

• 大堀 隆文

  北海道工業大学 電気工学科

• 渡辺 一央

  北海道工業大学 電気工学科

書誌事項

タイトル別名

• Experimental Study on Applicability of Fluctuation-Driven Learning Rule to Various Tasks

抄録

筆者らは先に,ニューロン内の揺らぎ源によって直接駆動される,非巡回神経回路モデルのための学習法(揺らぎ駆動学習法)を提案した.この学習法は,誤差の逆伝搬を必要としないため,各種課題に汎用的に適用可能と考えられる.本報告では,揺らぎ駆動学習法が評価誤差関数と学習パラメータの変更のみで,シフト機能を有する未知対象システムの逆モデル学習,強化学習によるロボットアーム制御,フリップ・フロップ回路学習,PSK変復調学習,TD(λ)学習による倒立振子制御,周期波形学習を可能とすることを,シミュレーションによって検証する.

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題

  電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 96 (509), 31-38, 1997-02-06

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 揺らぎ駆動学習法
• 逆モデル
• 強化学習
• TD(λ)
• PSK変復調
• フリップ・フロップ
• 周期波形

詳細情報

• CRID: 1570291227408975232
• NII論文ID: 110003291657
• NII書誌ID: AN10060800
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles