| 講演名 | 1999/2/5 Suttonの迷路を解くセル型神経回路網 平津 大輔, 長尾 智晴, |
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| 抄録(和) | セル型神経回路網(Artificial Cellular Neural Network; ACNN)とはユニット間の結合をユニットの近傍のみに制限したニューラルネットワーク(Neural Network; NN)である. 階層型ニューラルネットワークや完全結合型ニューラルネットワークを一般的なICとして実現する際は信号線の交錯, 信号の遅延といった難題に阻まれ, 素子の集積化, 高密度化が容易ではないが, セル型神経回路網は各素子(ユニット)を結ぶ結線の交錯という問題から解放される構造のため, ハードウェアとしての実現がより容易であると推測される. 本報告では強化学習の分野において難題であるとされるSuttonの迷路をACNNに解かせることにより, ACNNが持つ時系列信号処理能力を示す. |
| 抄録(英) | Artificial Cellular Neural Network (ACNN) is a kind of artificial neural network whose units are limited to connect just only their neighborhoood units. It is difficult to build large layered neural network or fully connected neural network as IC since there are some problems; crossing of wires, delay of signals, and so on. On the other hand, a structure of ACNN can ignore these problems, so it will be easy to build large ACNN as IC. In this report, we demonstrate that ACNN has an ability to handle time sequential signals, using "Sutton's maze" which is known as a difficult problem in the field of reinforcement learning. |
| キーワード(和) | セル型神経回路網 / 遺伝的アルゴリズム / Suttonの迷路 |
| キーワード(英) | Artificial Cellular Neural Networks / Genetic Algorithm / Sutton's maze |
| 資料番号 | NC98-78 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/2/5(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Suttonの迷路を解くセル型神経回路網 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Artificial Cellular Neural Network which solves Sutton's maze |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | セル型神経回路網 / Artificial Cellular Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | Suttonの迷路 / Sutton's maze |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平津 大輔 / Daisuke Hiratsu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学 工学部 像情報工学研究施設 Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長尾 智晴 / Tomoharu Nagao |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学 工学部 像情報工学研究施設 Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1999/2/5 |
| 資料番号 | NC98-78 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 577 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |