GRUを用いた仮想環境クオリアの構築における学習エポック数の影響に関する一考察

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-140

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): A Consideration on the Impact of Training Epochs in Constructing Virtual Environment Quarrier Using GRU

著者名: 田中雄輝（慶應義塾大学）,桂誠一郎（慶應義塾大学）

著者名(英語): Yuki Tanaka (Keio University),Seiichiro Katsura (Keio University)

キーワード: 外乱オブザーバ|Long Short-Term Memory|環境クオリア|Disturbance Observer|Long Short-Term Memory|Environment Quarrier

要約(日本語): 非線形摩擦をはじめとする外乱力を高精度に推定する方法としてLong Short-TermMemory（LSTM）を用いてアクチュエータに外乱オブザーバを構成した研究が行われている。LSTMを用いることで精度よく反力推定ができているが，学習データセットにフリーモーション時のデータ以外のデータも含まれており，適切な学習方法については議論されていない。そこで本研究では，ゲート付き再帰ユニットを用いた仮想環境クオリアにおいて，学習エポック数が推論精度に与える影響について検証する。実験結果より，学習エポック数が変わると汎化性能が変化することを確認した。

本誌掲載ページ: 234-236 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 395 Kバイト