大脳基底核－上丘モデルによる状態価値空間表現

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18063

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/26

タイトル(英語): A state value space representation of a basal ganglia-superior colliculus model

著者名: 渡邊 駿(釧路工業高等専門学)

著者名(英語): Shun Watanabe(National Institute of Technology, Kushiro College)

キーワード: 強化学習|状態価値空間|反応時間|reinforcement learning|state value space|reaction time

要約(日本語): 私たちはより生物に近い能力を持つ人工知能の開発を目指し，強化学習を実現する大脳基底核モデルに対して適応的な反応時間を実現する上丘モデルを加えた大脳基底核－上丘モデルを提案した。この提案モデルは，反応時間が従来の一定間隔と異なり，状態価値に適応した間隔で反応することができる。本研究では，適応的な反応時間により学習して得られた不変的に表現される状態価値空間と利用性について調査を行う。

要約(英語): We proposed a basal ganglia model with a superior colliculus model for reactions with continuous time. The model is able to react at adaptive time interval with trained state value. In this paper, the unvarious representation of a trained state value space and its utility are investigated.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,424 Kバイト