1997 Fiscal Year Annual Research Report
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09224206
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岡部 洋一 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (50011169)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北川 学 東京大学, 先端科学技術研究センター, 助手 (30110711)
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| Keywords | フィードバック学習 / 可変論理回路 / 時系列 |
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| Research Abstract |
本研究の今年度の実績は以下の通りである。
まず、フィードバック学習に基づき、教師信号やテレンプレートを用意することなく、環境の望んだ入出力関係を獲得する学習システムを提案した。そのシステムは可変論理回路と環境からなる。学習を支配するルールは、回路を構成する各々の素子が、自らの出力の平均値が大きくなり過ぎるのを避ける、という単純なものである。そのルールに基づいて、組み合わせ論理、順序回路を学習させることが可能であることを示した。また、それぞれの場合に適切な環境の例を示した。
特に、順序回路においては、空間的パターンを時系列パターンに変換する回路、および逆に時系列パターンを空間的パターンに変換する回路の学習を行った。いずれの場合においても回路は同一の構造を持っており、環境の違いだけによって全く異なった入出力関係を獲得している。
本研究で提案した可変論理回路は、学習がローカルな情報に基づいて行われる点に最大の特徴がある。したがって、単純な入出力関係を獲得した回路に新たな回路を接続してより高度な入出力関係を獲得させる、といった断層化が容易である。そのことを用いて、単語を覚えた回路の上層に新たな回路を接続し、2語の文を出力する回路や入力された単語を識別してそれに対応する単語を発する回路が学習可能であることを示した。
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Research Products
(6 results)
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[Publications] 柴田克成: "相関情報抽出ニューラルネットによる複素次元情報抽出の学習" 日本機械学会(NO.97-22)ロボティクズメカトロニクス講演会'97 講演論文集. vol.B,8A4-302. 783-784 (1997)
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[Publications] K.Shibata: "Reinforcement learning when visual sensory signals are directry given as imputs" Proceedings,1997 International Confereuceon Neural Networks. vol.3. 1716-1720 (1997)
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[Publications] H.Kakeya: "Capacity expansion and concept formation in sequential associative memory" Proceedings,1997 International Conference on Neural Networks. vol.2. 1332-1337 (1997)
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[Publications] H.Kakeya: "Parallel and synchronous search for combinatory quasi-optimum solutions" Proceedings,1997 International Conference on Neural Networks. vol.2. 1284-1288 (1997)
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[Publications] 柴田克成: "ニューラルネットによる視覚入力強化学習" 第15回日本ロボット学会学術講演会予稿集. vol.3. 897-898 (1997)
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[Publications] 神谷健志: "フィードバック学習に基づく順序機械の自己組織化に関する研究" 情報処理学会第55回全国大会講演論文集(1). vol.1. 259-260 (1997)
