ニューラルネットワークを用いたクラシファイアシステムの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC8-4

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Development of a classifier system including neural networks for a continuous environment

著者名: 林田 智弘(広島大学),西崎 一郎(広島大学),関崎 真也(広島大学),小笠原 祐輝(広島大学)

著者名(英語): Tomohiro Hayashida|Ichiro Nishizaki|Shinya Sekizaki|Yuki Ogasawara

キーワード: クラシファイアシステム|ニューラルネットワーク|連続値環境連続値環境|classifier system|neural network|continuous environment

要約(日本語): クラシファイアシステムは，強化学習を基礎として開発された機械学習の一種であり，入力情報を分類し対応する適切な出力値を決定するようなIF-THEN形式のルールの獲得を目的としている。クラシファイアシステムは，入力情報が連続値で定義される環境に対して，膨大なルール数が必要となり，適切に学習することは難しい。同じ問題が強化学習にも存在し，ファジィルールなどを用いて実数値環境に対応する強化学習手法が提案されている。一方，ニューラルネットワークは実数値による入出力関係を適切に獲得することができるが，強化学習やクラシファイアシステムのようにマルチステップの学習への適用が難しい。本研究では，ニューラルネットワークとクラシファイアシステムを結合したシステムを提案し，これまで提案されてきた連続値を取り扱うマルチステップ問題に適応可能なモデルと比較し，提案手法の有効性を検証する。

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