階層型記憶機構を備えた強化学習システムとその自律移動ロボットへの応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS8-1

グループ名: 【C】平成16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: 2004/09/02

タイトル(英語): A reinforcement learning system with a hierarchical memory mechanism and its application to the autonomous mobile robot

著者名: 成田 顕一郎(山口大学),大宮 理恵(山口大学),呉本尭 (山口大学),小林 邦和(山口大学),大林 正直(山口大学)

著者名(英語): Kenichiro Narita(Yamaguchi University),Rie Omiya(Yamaguchi University),Takacshi Kuremoto(Yamaguchi University),Kunikazu Kobayashi(Yamaguchi University),Masanao Obayashi(Yamaguchi University)

キーワード: カオス|連想記憶|強化学習|自律移動|不完全知覚問題|Chaos|Associative Memory|Reinforcement Leaning|Autonomous Mobile|non-MDP

要約(日本語): 本研究では学習機能、連想記憶を用い、記憶媒体としてCNNを利用し、自己の行動により起こる事象を学習し、経験として後の行動に反映させる知的処理システムを備えた自律行動エージェントを構築した。学習には強化学習法の一種であるactor-critic法を過去の情報を記憶するRBFネットワークで構成した小田らの手法を用い、逐次学習を実現した。記憶には相互想起型CNNに忘却率を導入したものを用い、学習段階で有益な経験として定着しなかった不必要な記憶は忘却させる。加えて小規模なニューラルネットワークを一記憶モジュールとし、これを多層化することで想起速度、記憶容量の向上にも努めた。これらの手法を迷路問題に適用させ、その有効性について検証する。

PDFファイルサイズ: 5,059 Kバイト