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タイトル: 構造化ボルツマンマシンによる既学習知識の統合
著者: 奥野, 拓
嘉数, 侑昇
アブストラクト: This paper proposes a framework for integrating independently learned knowledge by Boltzmann machines. We propose a model for integrating knowledge by connecting inde-pendently learned network modules without additional learning. First localized represen-tation which is indispensable for realizing in-teraction between knowledge in different modules is introduced. Although it will spoil the flexibility of distributed representation, competitive learning adopted for translating representations preserves it to some extent. Secondly, the configuration of the connected network is explicated, and its behavior is il-lustrated. It is completely realized by activa-tion, competition, and inhibition of Boltzmann machine. Finally, results of computer simula-tion on a navigation problem of obstacle avoidance are shown.
研究業績種別: 原著論文/Original Paper
資料種別: Journal Article
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: 日本機械学会論文集C編
巻: 60
号: 575
開始ページ: 179
終了ページ: 185
年月日: 1994年7月
出版社: 日本機械学会
出現コレクション:奥野 拓

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