JP2008204437A - 固定型の長期及び適応型の短期メモリを有するニューラルネットワークコントローラ - Google Patents
固定型の長期及び適応型の短期メモリを有するニューラルネットワークコントローラ Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】プラントの所望の状態及びプラントの実際の状態を表す少なくとも1つの外部入力信号と、プラントに対して制御信号として接続された出力と、を有する固定重み型リカレントニューラルネットワークを具備したプラント用のコントローラである。固定リカレントニューラルネットワークは、ノード間において固定重み型の相互接続を有するノードの組と、ノードの中の少なくとも1つからの出力を少なくとも1つのノードの入力に相互接続している少なくとも1つのフィードバック入力と、を含んでいる。これらのノードは、入力信号及びフィードバック信号の関数としてニューラルネットワークからの出力の値を総合的に判定している。
【選択図】図1
Description
本出願は、2007年1月12日付けで出願された米国特許出願第11/622,766号の優先権を主張するものである。
本発明は、一般に、ニューラルネットワークを利用したコントローラに関するものである。
v(t+1)=ηv(t)+diag(p(t))(▽(t)=ηCv(t))
Claims (16)
- プラント用のコントローラにおいて、
前記プラントの所望の状態を表す少なくとも1つの外部入力信号と、前記プラントに対して制御信号として接続された出力と、ノード間における固定重み型の相互接続を有する前記ノードの組と、前記ノードの少なくとも1つからの出力を少なくとも1つのノードの入力に相互接続する少なくとも1つのフィードバック入力と、を具備した固定重み型リカレントニューラルネットワークであって、前記ノードは、前記少なくとも1つの外部入力信号及び前記少なくとも1つのフィードバック入力の1つ又は複数の値の関数として前記固定重み型リカレントニューラルネットワークの出力の値を集合的に判定している、固定重み型リカレントニューラルネットワークと、
コスト入力と、出力と、ノード間における可変重み型の相互接続を有する複数の前記ノードと、を具備した適応型ニューラルシステムであって、前記適応型ニューラルシステムの出力は、前記固定重み型リカレントニューラルネットワークの少なくとも1つのフィードバック入力に結合されており、これにより、前記固定重み型リカレントニューラルネットワークの短期メモリを変化させる、適応型ニューラルシステムと、
を有するコントローラ。 - 前記適応型ニューラルシステムは、リカレントニューラルネットワークを有する、請求項1記載の発明。
- 前記適応型ニューラルシステムは、前記コスト入力に接続された少なくとも1つの入力と、有限差分プロセッサに接続された出力と、を具備した適応型クリティックを有しており、前記有限差分プロセッサの出力は、前記適応型ニューラルシステムからの前記出力を形成している、請求項1記載の発明。
- 前記有限差分プロセッサは、同時摂動確率近似を利用している、請求項3記載の発明。
- 前記適応型ニューラルシステムは、入力信号として前記固定重み型ニューラルネットワークから少なくとも1つのノード出力信号を受信している、請求項1記載の発明。
- 前記適応型クリティックは、前記有限差分プロセッサによって使用されるコストパラメータの予測値を生成している、請求項3記載の発明。
- 前記適応型クリティックのノード間における重みをリアルタイム動作において調節する手段を有する、請求項1記載の発明。
- 前記調節手段は、前記ノードの重みに対して確率的メタ下降最適化を実行する手段を有する、請求項7記載の発明。
- プラント用のコントローラにおいて、
前記プラントの所望の状態を表す少なくとも1つの外部入力信号と、前記プラントに対して制御信号として接続された出力と、ノード間における固定重み型の相互接続を有する前記ノードの組と、を具備した固定重み型リカレントニューラルネットワークであって、前記ノードは、短期メモリを有しており、前記重みは、長期メモリを有しており、前記ノード及び前記重みの両方が固定重み型リカレントニューラルネットワークを定義している、固定重み型リカレントニューラルネットワークと、
コスト入力と、出力と、ノード間において可変重み型の相互接続を有する複数の前記ノードと、を具備した適応型ニューラルシステムであって、前記適応型ニューラルシステムの出力は、前記固定重み型リカレントニューラルネットワークの少なくとも1つのフィードバック入力に結合されており、これにより、前記固定重み型リカレントニューラルネットワークの状態を変化させている、適応型ニューラルシステムと、
を有するコントローラ。 - 前記適応型ニューラルシステムは、リカレントニューラルネットワークを有する、請求項9記載の発明。
- 前記適応型ニューラルシステムは、前記コスト信号に接続された少なくとも1つの入力と、有限差分プロセッサに接続された出力と、を具備した適応型クリティックを有しており、前記有限差分プロセッサの出力は、前記適応型ニューラルシステムからの前記出力を形成している、請求項9記載の発明。
- 前記有限差分プロセッサは、同時摂動確率近似を利用している、請求項11記載の発明。
- 前記適応型ニューラルシステムは、入力信号として前記固定重み型ニューラルネットワークから少なくとも1つの出力信号を受信している、請求項9記載の発明。
- 前記適応型クリティックは、前記有限差分プロセッサによって使用されるコストパラメータの予測を生成している、請求項11記載の発明。
- 前記ノード間における重みをリアルタイム動作において調節する手段を有する、請求項9記載の発明。
- 前記調節手段は、前記ノードの重みに対して確率的メタ下降最適化を実行する手段を有する、請求項15記載の発明。
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