リカレントパルスニューラルネットワークを用いた自律移動ロボットの時系列処理

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-5

グループ名: 【C】平成27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: 2015/08/27

タイトル(英語): An Application of Recurrent Pulsed Neural Networks to autonomous mobile robot

著者名: 稲数 幸祐(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),岡本 卓(千葉大学)

著者名(英語): Kosuke Inakazu(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University)

キーワード: 自律移動ロボット|ニューラルネットワーク|パルスニューロンモデル|リカレントニューラルネットワーク|Autonomous Mobile Robot|Neural Networks|Pulsed Neuron Model|Recurrent Neural Networks

要約(日本語): 近年，ニューロンの時空間的な振る舞いが，ニューロンの集団の機能の決定に重要な役割を果たすと考えられている。特にパルスの発火タイミングによる情報処理がパルスニューロン(PN)による研究が盛んに行われている。PNは内部に積分要素を持つため，時系列情報の処理に優れている。時系列処理に優れたニューラルネットワーク(NN)のモデルに，リカレントNN(RNN)がある。RNNはネットワーク内にフィードバックを持つことで，時系列処理に優れたモデルである。
そこで，本研究ではより時系列処理に適したNNを実現するために，PNを用いたRNNモデルを提案する。時系列処理問題には自律移動ロボットのコントローラへの応用を取り上げ，提案手法と階層型NNについて学習性能を比較する。計算機実験の結果，提案手法の時系列問題に対する有効性を確認した。

PDFファイルサイズ: 464 Kバイト