自己進化する新しいモジュラーネッ下ワークの提案

摘要

In this paper, a novel Modular network called Self-Evolving Modular Network (SEEM) is proposed. The SEEM has the following two functions, (1) New nodal modules are incrementally added to adapt the network self-evolutionary, (2) Links are formed between the modules representing the neighbor local models. It is expected that SEEM can be applied to self-organizationally evolve a function of autonomous robot through the interaction with robot's environment and to categorize a large-scale information. This paper shows the architecture and algorithm of the SEEM. In addition results of the clustering for 3-D object images is shown.%本発表では自己進化型モジュラーネットワーク（SElf-EvoIving Modular network：SEEM）を提案する．SEEMは進化型のモジュラーネットワークであり，入力データに対応できる能力を持ったモジュールが存在しない場合にモジュールを増加ざせる機能，およびモジュール間の関連性を入力データから動的に獲得する機能をもつ．さらにSEEMは外部から時々刻々と入力される情報の分節化および分節化された情報の関連づけをオンラインで行う特徴も持つ．これによりSEEMは，自律行動型ロボットが環境との相互作用により機能を進化させるような課題，大規模情報の分類問題などに応用できると期待される．本稿はSEEMのアーキテクチャ，アルゴリズム及び3次元オブジェクト画像のオンラインクラスタリングへの応用について報告する．