任意構造神経回路網の迷路全探索問題への適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-2

グループ名: 【C】平成14年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2002/09/02

タイトル(英語): An application of Flexibly Connected Neural Network to maze all search

著者名: 田澤 和子(横浜国立大学),矢田 紀子(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Tazawa Kazuko(Yokohama National University),Yata Noriko(Yokohama National University),Nagao Tomoharu(Yokohama National University)

キーワード: 自律エージェント|神経回路網|autonomous agent|neural network|maze search

要約(日本語): 筆者が属する研究グループでは，入出力がわかっているあらゆる問題に対して，同一の手法により必要な神経回路網の構造を獲得する手法として，先にFlexibly Connected Neural Network（FCN）を提案した．本報告では，迷路全探索問題にFCNを適用し，その有効性を示すとともに獲得された神経回路網の解析を行う．迷路全探索問題では，限られた視野範囲を持つ自律エージェントが未知の迷路内を全探索するもので，エイリアス問題が生ずるため経験に依存した学習が必要となる．これにより汎化能力の高い神経回路網の獲得が求められる．

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