LSTMを導入したブロック構造パルスニューラルネットワークの自律移動ロボットへの応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-4

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): An Application of Block-based Pulsed Neural Networks with Long Short-Term Memory to Autonomous Mobile Robot

著者名: 麦野 尊仁(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),中間 公啓(千葉大学)

著者名(英語): Takahito Mugino()

キーワード: 自律移動ロボット|ブロック構造パルスニューラルネットワーク|長短期記憶長短期記憶|Autonomous Mobile Robot|Block-based Pulsed Neural Network|Long Short- Term Memory

要約(日本語): 近年，ニューラルネットワーク（Neural Networks: NN）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，NNのハードウェア化の研究が重要性を増している。ハードウェアでの実装を想定したNNのモデルの一つとして，従来のブロック構造ニューラルネットワークのニューロンに，パルスニューロンモデルを導入したブロック構造パルスニューラルネットワーク（Block-basedPulsed Neural Networks: BPNN）が提案されている。本研究ではBPNNの時系列処理能力を高めるために，基本ブロックの一部にLSTM を導入したBPNNを提案する。また，出力を2つにすることで停止行動が選択される頻度を低下させた2出力表現を導入したBPNNを提案する。提案モデルと従来モデルを，自律移動ロボットによる行動学習に応用し，学習性能の評価を通じて，提案モデルの有効性を確認した。

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