シミュレーションから実環境へのシー厶レスな移行の実現: 動的再編成機能を有する神経回路モデルの頑健性の実験的検証

机译：实现从仿真到真实环境的无缝过渡：具有动态重组功能的神经电路模型的鲁棒性的实验验证

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本稿では、神経回路におけるNMによる動的再編成の概念を導入したニューラルネットワークを提案し、実ロボットに実装して実験を行った。実験の結果、ネットワークの結合荷重を進化の対象とする従来手法と比べ、提案手法は学習方法を進化の対象とすることで、環境変化に対して適切なネットワークを導き出し、適応出来ることを確認した。

机译：在本文中，我们提出了一种神经网络，该网络引入了NM在神经回路中进行动态重组的概念，并将其实现在用于实验的真实机器人中。实验的结果证实，与针对网络耦合负载的传统方法相比，该方法可以针对进化的学习方法，得出一个合适的网络并适应环境变化。

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来源
《日本ロボット学会学術講演会》|1999年|645-646|共2页
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作者
十倉　征司; 石黒　章夫; 近藤　敏之; 内川　嘉樹; ATR Peter Eggenberger;
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