SICE制御部門 ユビキタスコンピューティングを背景とした適応学習制御調査研究会 第2回講義会「コンピュテーショナルインテリジェンスと適応学習制御」

13:30~15:30
「コンピュテーショナルインテリジェンス，解空間自由度，学習分類子システム」
村田　純一 （九州大学）

コンピュテーショナルインテリジェンス（CI）は，高度な自律性・適応性・柔軟性の意味での インテリジェンスを持ったシステム構築を目指す． より良い解の獲得には，解候補の集合を拡大する一方で，その自由度を適切に制限する必要がある． この観点から，SICE CI部会の活動を中心にCIを紹介するとともに，強化学習と進化計算が融合した学習分類子システムについて，講演者らの研究を紹介する．

15:45~17:45
「高次元ニューラルネットワーク」
新田　徹 （産業技術総合研究所）

複素ニューラルネットワークも含めた高次元ニューラルネットワークのモデルと諸特性，応用例についてお話する． 高次元ニューラルネットワークは，学習パラメータを複素数などの高次元の数に拡張したものである． その利点や実ニューラルネットワークとの相違点などについて述べる．