情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

ニューラルネットワークを用いた強化学習では、ニューラルネット
ワークのもつ耐ノイズ性により、ノイズに強い学習を実現すること
ができると考えられる。しかしながら、多くのニューラルネットワ
ークは追加学習が行えないため、強化学習による学習とニューラル
ネットワークの学習が同時に行える方法として、自己組織化特徴マ
ップに基づいた確率的連想メモリによるProfit Sharingを用いた強
化学習が提案されている。本研究では、強化学習による学習とニュ
ーラルネットワークの学習を同時に行うことができ、ノイズに対す
る耐性をもつ自己組織化特徴マップに基づいた確率的連想メモリに
よるProfit Sharingを用いて、障害物との衝突を回避し、目的地へ
到達する行動をロボットにおいて実現する。