| 研究課題/領域番号 |
25730153
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| 研究機関 | 独立行政法人水産大学校 |
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研究代表者 |
徳永 憲洋 独立行政法人水産大学校, その他部局等, 助教 (00432956)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 自己成長型ニューラルネットワーク / 自己組織化マップ |
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| 研究実績の概要 |
平成２６年度は、（１）最適構造へ自己組織的に成長する自己成長型モジュラーネットワークのバックボーンとなる成長メカニズムのアルゴリズムを確立することと、（２）これまでに提案した成長メカニズムを有するニューラルネットワークを様々な応用課題に適用することを目的とし、研究を行った。まず（１）については昨年度末に成長メカニズムのアルゴリズムを理論的に導出することに成功したので現在検証中である。検証中のアルゴリズムは昨年度提案した手法よりもノードの追加が数学的に求められているため、パラメータのセッティングが楽になっている。また混合ガウスモデルへの拡張も可能なため、様々な応用課題への適用が期待できる。（２）については色減色への応用とロボットの自律行動に関する応用を行った。色減色については他の類似手法に比べて素早く必要な色数を発見できた。
ロボットの自律行動に関する研究では、昨年度提案した自己成長型ニューラルネットワークをベースとする感覚運動写像モデル（ここではGSMMと略して呼ぶ）を開発し、ロボットが経験を通しながら様々な行動パターンを生成し，かつ自ら適切な行動を選択できるような成長をする学習システムを構築した。本研究ではロボットシミュレータ上での実験を通して提案手法の有効性が検証された。その結果、GSMM は少ない学習で概ね十分な性能を持つ感覚運動写像を実現することができていた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度の計画では（１）最適構造へ自己組織的に成長する自己成長型モジュラーネットワークのバックボーンとなる成長メカニズムのアルゴリズムを確立することと、（２）これまでに提案した成長メカニズムを有するニューラルネットワークを様々な応用課題に適用することであった。（１）については昨年度末に成長メカニズムのアルゴリズムを理論的に導出することに成功したので現在検証中である。（２）については当初の予定であったロボットの自律行動に関する研究への適用をすることができ、その結果、本手法の有効性も示すことができた。
以上のように計画は予定通り遂行された。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究では昨年度末に導出された成長型アルゴリズムの有効性を実験で示すとともに、自己成長型モジュラーネットワーク（SEEM)のバックボーンアルゴリズムに適用し、SEEMを開発することを目標とする。また提案手法を元にしたロボットの自律行動に関する研究に適用したいと考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定していた発表計画（旅費）を校務の都合で中止したため翌年度に使用する研究費が発生した。
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| 次年度使用額の使用計画 |
対外的な発表を積極的に行う予定である。また計算機の機器のメンテナンスやデータのバックアップに関わるハードディスクの新調などに費用を使用する。本研究を推進するにあたり、研究協力者との研究打合せに関わる旅費に使用する。また研究を論文にまとめ雑誌投稿にかかる経費などに使用する予定である。
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