実際の神経系からヒントを得た新型人工知能モデル
シミュレーションが専門
本物の脳みそを作ってやろう
ニューラルネットワーク（知っているということですすめる）
シナプスが抑制性、前の入力が大きいと、後が小さくなる
バックプロパゲーション
嫌い、使えない
最後の層の出力層を見て中間層を見る
入力から出力にさかのぼる
誤差拡散法
エラー信号をすべて共有する
ED法での重み変化方向
実際のニューロンは２つある、興奮性と抑制性（シナプスが２種類ある）
ニューラルネットワークでは視している
中間素子数を増やすほど学習性能向上
実際の神経系でも使える
ED法応用
強化学習
環境、行動選択機、評価値
評価値を大きくするのが目的
遅延が生じる
アミノ酸系ニューロン GABA
モノアミン系ニューロン ドーパミンとか
ニューラルネットワークは確立
デモ
スライド一部
言いたいことはわかったような気がする。わかったような気がするだけなので、実装するのは大変かも(-_-;
清水さんとは３Ｄ野郎大会からの付き合いだったのね。
