5P-3
ニューロンの追加及び重みベクトルの分布に基づいた想起が可能なKFM連想メモリによる拡張適格度を用いた強化学習
○佐藤宏樹，長名優子（東京工科大）
本研究では、ニューロンの追加及び重みベクトルの分布に基づいた想起が可能
なKFM (Kohonen Feature Map)連想メモリを提案し、それを用いた拡張適格度
を用いた強化学習を実現する。提案モデルでは、学習時に学習データと関連づ
けられた領域として適切なサイズの領域を確保できない場合に、すでに学習済
みの領域のサイズを縮小し、新たにニューロンを追加することで、さらに学習
を行えるようにしている。また、獲物捕獲問題を題材として提案モデルを用い
た強化学習の実験を行い、その結果を示す。