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短期記憶と長期記憶に基づく連想記憶モデルと条件反射による推論の高速化

基于短期和长期记忆的联想记忆模型以及使用条件反射加速推理

基本信息

批准号：
13780262
负责人：
山内康一郎
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

ロボットに求められるモデルベース学習法として、1)少ないリソースで多くのエピソードを記憶できること.2)学習が高速であること.3)追加学習をサポートすること.が挙げられる.昨年度から上記の条件を実現するシステムを構築して来たが、本年度はこのシステムを完成するべく、次を行った。1.昨年度まで提案してきた,速い学習と遅い学習を組み合わせた追加学習法を煮詰め、構造を簡素化し、汎化能力を高めた上、曖昧なクラスタリングにも適用できるよう改良した。具体的には3個あったネットワークを2個に削減し、構造を劇的に簡素化し、事後確率推定を行えるように学習アルゴリズムを発展させた。これにより現在までにUCI machine learning repositoryにある少なくとも10個以上のデータセットに対してk-Nearest Neighborsと遜色無い汎化能力を示しただけでなく、必要なリソースを劇的に減らすことができることを確認している。2.条件反射を使った推論の高速化の研究として,メタ学習を用いた最適化問題の高速解法の研究を行った.ここでは川人らが提案した随意運動のモデルをヒントにして、彼らが提案している逆モデルが、神経回路の追加学習におけるパラメータの推定問題を解いているとみなしてシステムを構築した。すなわち,新しい追加サンプルが与えられると過去の記憶を保持しつつ新しい学習サンプルに適応する荷重パラメータを条件反射的に一撃で局所最適解の近くまで移動させ,残りは小数回の勾配法の適用によって局所最適解に導くというものである.これを行うに当たって,昨年度は神経回路としてRadial Basis Function (RBF)を選び,核関数の中心位置と分散を固定するという制限を設けていた。本年度はRBFに加えていた制限を取り除き、Resource Allocating Networkを用いて適応的に細胞数を増加させるネットワークで実現し、カオス系列の学習等、学習に周期性が生じるような問題に有効であることを示した。3.条件反射を使った推論の高速化の研究として、人間の解発見方略を心理実験で調査し、工学的応用を図った。特に変数選択を含むモデル選択課題に対して、人間の高速な解発見能力を調べた。すると、人間は事前知識を積極的に利用していること、入力と出力との短時間相関を元に変数選択を行うこと、および解候補の局所的変更と大局的変更とを交互に操り返しているらしいことをつきとめた。これをマルチエージェント環境に応用して人の集団の振舞の予測への応用の可能性を探った。

1) Less and more learning methods; 2) High learning speed; 3) Additional learning methods.が挙げられる. Last year, the conditions for the construction of the project were met. This year, the project was completed. 1. In the past year, the proposal was made, and the speed of learning, the combination of learning, the addition of learning, the simplification of structure, the high generalization ability, and the ambiguity of learning were improved. The specific three categories are: reduction, simplification, and estimation of probability. The UCI machine learning repository has more than 10 different types of objects, and its generalization ability is less than 10 different types of objects. 2. Research on the high speed solution of conditioned reflex inference and optimization problem. This is the first time that the author has proposed a new method for estimating the problem of random motion, and the second time that he has proposed a new method for estimating the problem of random motion. For example, if you add a new file, you can keep the memory of the past. If you add a new file, you can keep the memory of the past. If you add a new file, you can keep the memory of the past. The central position of the audit Function is fixed. This year, RBF has increased the number of control points, Resource allocation Network has increased the number of cells in use, and the number of learning series has increased. 3. Research on the acceleration of conditioned reflex inference, human understanding strategy, psychological investigation, engineering application In particular, the number of options includes the ability to adjust high-speed detection capabilities for human selection issues. In addition to the above, we can also use this information to improve the quality of our products. To explore the possibility of the application of prediction in the environment.