RNNPBの学習により自己組織化されるPB空間の性質

摘要

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で自己組織化される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．