サッカード機能を有する大脳基底核モデルの提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-10

グループ名: 【C】平成28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: 2016/08/31

タイトル(英語): A Reinforcement Learning Model of Basal Ganglia with Saccadic Suppression

著者名: 金谷 翔平(釧路工業高等専門学校),渡邊 駿(釧路工業高等専門学校)

著者名(英語): Shouhei Kanaya|Shun Watanabe

キーワード: サッカード|大脳基底核|強化学習強化学習|Saccade|Basal Ganglia|Reinforcement Learning

要約(日本語): 近年，高度な機能を有する人工知能の研究が盛んに行われており，実際の脳を基にした人工知能も数多く提案されている。特に，脳組織の一領域である大脳基底核は試行錯誤しながら問題を解く強化学習機能に関係していることが知られており，Doyaは強化学習を実現する大脳基底核の数理モデルを提案している。しかし，Doyaの大脳基底核モデルは連続時間を持つ学習問題へ対応させることが容易ではない。本研究では，連続時間へ対応可能な大脳基底核モデルとしてサッカード機能を有する大脳基底核モデルを提案した。そして，評価方法として経路探索問題である「崖歩き問題」を用いた計算機シミュレーション結果から，提案したモデルが連続時間へ対応することを観測した。また提案モデルは連続時間へ対応できることでDoyaの大脳基底核モデルよりも短い経路を学習すること，提案モデルのパラメータ調節で経路を遠回りや近回りへ変更できる能力を持つことも確認できた。

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