| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-03-16 14:30
混合モデルによる運動制御へのForward-propagation学習則の適用
○大濱吉紘・福村直博・宇野洋二（豊橋技科大） |
| 抄録 |
（和） |
これまでに我々は，学習モデルに多層パーセプトロン(MLP)を用いた場合について，Back-propagation(BP)則を用いることなく教師あり逆モデル学習を達成する学習スキームとして，Forward-propagation学習則(FPL)を提案してきた．FPLは広義ニュートン法に基づいて責任分担問題を解決する一方で，目標指向性のある学習のためには前向き伝播誤差の共分散を評価する必要がある．本報告では，MLPに特化したアルゴリズムで表現されてきたFPLを，適当な確率モデルで記述される学習モデルに適用できる具体例を示す．そのために，混合モデルである正規化ガウス関数ネットワークと多重順逆対モデルを学習モデルに用いた，逆ダイナミクス・モデル学習スキームを構成した．また，強化学習により近似逆モデルを獲得する方法についても述べる． |
| （英） |
We have proposed a forward-propagation learning (FPL) rule for acquiring neural inverse models. FPL can solve a credit assignment problem based on Newton-like method, while FPL has required evaluating the covariance of forward-propagated signals for goal-directed learning. In the current work, FPL is applied to several learning models which can be described by suitable probability representations, while former FPL could be only applied to multi-layered perceptron (MLP). Moreover, we propose a method to acquire an approximated inverse model which should be required in FPL in advance. |
| キーワード |
（和） |
Forward-propagation学習則 / 最尤推定 / 正規化ガウス関数ネットワーク / 多重順逆対モデル / TD学習 / / / |
| （英） |
forward-propagation learning rule / maximum likelihood estimation / normalized gaussian network / multiple paired forward and inverse model / TD learning / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 658, NC2005-145, pp. 121-126, 2006年3月. |
| 資料番号 |
NC2005-145 |
| 発行日 |
2006-03-09 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
NC |
| 開催期間 |
2006-03-15 - 2006-03-17 |
| 開催地（和） |
玉川大学 |
| 開催地（英） |
Tamagawa University |
| テーマ（和） |
一般 |
| テーマ（英） |
General |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
NC |
| 会議コード |
2006-03-NC |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
混合モデルによる運動制御へのForward-propagation学習則の適用 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Application of a Forward-propagation Learning Rule for Adaptive Motor Control with Mixture Models |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
Forward-propagation学習則 / forward-propagation learning rule |
| キーワード(2)（和/英） |
最尤推定 / maximum likelihood estimation |
| キーワード(3)（和/英） |
正規化ガウス関数ネットワーク / normalized gaussian network |
| キーワード(4)（和/英） |
多重順逆対モデル / multiple paired forward and inverse model |
| キーワード(5)（和/英） |
TD学習 / TD learning |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大濱 吉紘 / Yoshihiro Ohama / オオハマ ヨシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） |
豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大)
Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
福村 直博 / Naohiro Fukumura / フクムラ ナオヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） |
豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大)
Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
宇野 洋二 / Yoji Uno / ウノ ヨウジ |
| 第3著者 所属（和/英） |
豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大)
Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2006-03-16 14:30:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
NC |
| 資料番号 |
NC2005-145 |
| 巻番号（vol） |
vol.105 |
| 号番号（no） |
no.658 |
| ページ範囲 |
pp.121-126 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2006-03-09 (NC) |