シナプス可塑性を学習するニューラルネットワークの研究

2007 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19650033
• Research Category: Grant-in-Aid for Exploratory Research
• Research Institution: Wakayama University
• Principal Investigator: 瀧 寛和 Wakayama University, システム工学部, 教授 (10304180)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松田 憲幸 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (40294128) ; 三浦 浩一 和歌山大学, システム工学部, 助教 (70362861)
• Keywords: シナプス可塑性学習 / 強化学習 / ニューラルネットワーク / 非停止学習 / 動的学習

Research Abstract

シナプス可塑性を学習するニューラルネットワークでは、学習効率が重要な課題であることが見出された。ネットワーク上への知識を転写・学習する際に、オリジナルの知識の例示化が重要な課題であることが判明した。そこで、学習効率に関して、表象の無い知識を持つネットワークから構造の異なるネットワークへの知識の伝達問題について分析し、ニューラルネットワークにおける例示生成を言語・記号ではなく、スキル伝達の枠組みで定式化した。応用例題として、身体知の伝達における例示生成として評価を実施中である。