自律移動ロボットにおけるセンサ位置を考慮したブロック構造ニューラルネットワークの評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-18

グループ名: 【C】平成24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: 2012/09/05

タイトル(英語): An Evalusation of Block-Based Neural Networks Considering the Positions of Sensors for Khepera

著者名: 荒井 良太(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Ryota Arai(Chiba University),Seiiti Koakutsu(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University),Hironobu Hirata(Chiba University)

キーワード: ニューラルネットワーク|ブロック構造|誤差逆伝播法誤差逆伝播法|neural networks|block based structures|back propagation

要約(日本語): 近年，ニューラルネットワークの応用範囲の拡大や高速処理化の要求に対応するために，ニューラルネットワークのハードウェア化の研究が重要性を増している。特にハードウェアでの実装を想定したモデルの一つであるブロック構造ニューラルネットワークが注目を集めている。本研究ではブロック構造ニューラルネットワークのネットワーク構造と学習性能の関係を解析することを目的とする。具体的には，ある規模のネットワークについて，内部構造と入出力位置の異なるすべてのパターンを生成し，ある問題を学習させて学習成功率を比較する。入出力の位置関係に意味のある学習問題の例として，複数のセンサ値に応じて，右折，左折，直進の行動を適切に選択することが必要な，自律移動ロボットの障害物回避行動を取り上げる。計算機実験の結果，ブロック構造ニューラルネットワークではネットワーク構造の違いに応じて学習成功率に差が生じることを確認した。

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