Generation of behavior automaton on neural network

Tetsuya Ogata*, Kazuki Hayashi, Ikuo Kitagishi, Shigeki Sugano

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抄録

To plan behavior procedures, it is necessary for an agent to have a world model concerning the temporal sequences information. In this paper, a temporal information learning algorithm is proposed with a three layer neural network implemented the `effectiveness of simulation accumulation' algorithm. This algorithm can construct `behavior automaton' in the neural network. From the results of some learning experiments using a mobile robot simulation, the generated automaton express the complexity of the simulation environments. The robot agent acquires a behavior automaton for obstacle avoidance behavior which is influenced by the simulation environment.

本文言語English
ページ608-613
ページ数6
出版ステータスPublished - 1997 12 1
イベントProceedings of the 1997 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robot and Systems. Part 2 (of 3) - Grenoble, Fr
継続期間: 1998 9 71998 9 11

Other

OtherProceedings of the 1997 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robot and Systems. Part 2 (of 3)
CityGrenoble, Fr
Period98/9/798/9/11

ASJC Scopus subject areas

  • 制御およびシステム工学
  • ソフトウェア
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • コンピュータ サイエンスの応用

フィンガープリント

「Generation of behavior automaton on neural network」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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