{"product_id":"ieej-st15026","title":"強化学習を用いたフィードフォーワードニューラルネットワーク及びその応用","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eST15026\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 システム研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2015\/12\/06\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eFeedforward Neural Networks using Reinforcement Learning Algorithm and their Applications\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e呉本 尭(山口大学),平田 貴臣(山口大学),孔 恵子(山口大学),大林 正直(山口大学),間普 真吾(山口大学),小林 邦和(愛知県立大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakashi Kuremoto(Yamaguchi University),Takaomi Hirata(Yamaguchi University),Keiko Ko(Yamaguchi University),Masanao Obayashi(Yamaguchi University),Shingo Mabu(Yamaguchi University),Kunikazu Kobayashi(Aichi Prefectural University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク|強化学習|時系列予測|誤差逆伝搬法|確率的傾斜法|カオス|Artificial Neural Networks|Reinforcement Learning|Time Series Prediction|Error Back Propagation|Stochastic Gradient Ascent|Chaos\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e従来のフィードフォーワードニューラルネットワークの学習は誤差逆伝搬法（BP法）によって行われる．一方、誤差を報酬（ペナルティ）とし、強化学習によってネットワークの結合荷重を更新することが考えられる．本研究では，木村らが提案したStochastic Gradient Ascent(SGA)という強化学習アルゴリズムを多層パーセプトロン(MLP)及び動径基底関数ネット(RBFN)の学習に導入することを提案する．また，提案手法を時系列近似及び予測に応用する．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eStochastic Gradient Ascent (SGA) proposed by Kimura etc. is used to train the feed forward neural networks such as multi-layer perceptron (MLP) and radial basis function network (RBFN) to instead of the conventional error back propagation method. The proposed method was applied to time series analysis and prediction.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,388 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46387575357679,"sku":"IEEJ-ST15026-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_4023640b-cbcb-42ba-bcba-8c8f5a94e0fa.png?v=1744423506","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-st15026","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}