| 研究課題/領域番号 |
18360191
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
古月 敬之 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 准教授 (50294905)
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| 研究分担者 |
平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
間普 真吾 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 助教 (70434321)
嶋田 香 早稲田大学, 付置研究所, 講師 (20454100)
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| キーワード | 学習 / 階層構造 / 機能局在 / 進化 / 脳モデル |
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| 研究概要 |
人工ニューラルネットワークおよびマルチエージェントシステムにおいて、複雑システムの本質である機能局在と階層構造を同時に考慮して知的なシステムを構成することを目指して、本研究では連続および離散複雑システムの共通の特質である機能局在と階層構造を、連続と離散両システム上に統一した概念で、学習と進化により知的に構成する基本技術を開発する。
そこで、本年度では、機能局在モジュールの自立とモジュール間の相互作用、および下位構造と上位構造の機能分担と情報交換に焦点をあて機能局在構成および階層構成を具体化すると共に、GNP(Genetic Network Programming)およびFLNN(Function Localization Neural Network)の拡張を行った。具体的に、次のような研究を行い、成果を得られた。
(1)FLNNの基で、教師あり学習と教師なし学習および強化学習を融合した自己組織化階層型機能局在学習ネットワークを構築した。
(2)コントロールノートを導入したGNP内の自立した複数のモジュールGNPを内蔵した階層型機能局在GNPを構築した。
(3)学習と進化の融合した新たな進化方式によるGNPを拡張した。
(4)Soft Decison Boundaryを有する改良型サポートベクトルマシン(SVM)によるFLNNを拡張した。
(5)適応性と多様性の均衡を考慮した陰陽進化遺伝的アルゴリズムによるFLNN学習を拡張した。
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