著者

山田 健太 須鎗 弘樹

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.104, no.759, pp.83-88, 2005-03-22

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Taniのrecurrent neural network with parametric bias(RNNPB)モデルによるロボットの運動パターンなどの学習において自己組織化されるPB空間の性質について述べる.RNNPBモデルは, ロボットの一連の運動パターンを低次元のPB空間で表現し, その空間上のPB値によって容易に学習パターンを生成できる.このとき, PB空間が学習した運動パターンと対応関係をもつように自己組織化される.本研究では, この自己組織化されるPB空間の性質を述べ, PB空間の特徴を利用した応用の可能性について議論する.