(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
リカレント型ニューラルネットの学習方法において、
ランダムな初期値を入力層に入力し、入力された前記初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、前記出力層から出力された前記出力値を前記入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の前記出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行う学習ステップ
を備えることを特徴とする学習方法。
【請求項２】
リカレント型ニューラルネットの学習装置において、
ランダムな初期値を入力層に入力し、入力された前記初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、前記出力層から出力された前記出力値を前記入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の前記出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行う学習手段
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項３】
リカレント型ニューラルネットをコンピュータに学習させるプログラムが記録された記録媒体において、
ランダムな初期値を入力層に入力し、入力された前記初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、前記出力層から出力された前記出力値を前記入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の前記出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行う学習ステップ
の処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
【請求項４】
リカレント型ニューラルネットの学習に基づく移動を行うロボットにおいて、
ランダムな初期値を前記リカレント型ニューラルネットの入力層に入力し、入力された前記初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、前記出力層から出力された前記出力値を前記入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の前記出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行うことによって、移動経路を学習する学習手段と、
前記学習の結果に基づいて出力される経路の方向に前記ロボットを移動させる移動手段と
を備えることを特徴とするロボット。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、学習方法および装置、ロボット、並びに記録媒体に関し、特に、リカレント型ニューラルネットに対して、迅速に学習を行わせることができるようにした、学習方法および装置、ロボット、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
リカレント型ニューラルネットにより、予測を行うことができる。例えば、図１０に示すように、ロボット１１に、障害物１０Ａの周囲を反時計方向に移動させるルートと、障害物１０Ａと障害物１０Ｂの周囲を反時計方向に移動させるルートを、ロボット１１の有するリカレント型ニューラルネットに記憶させることができる。このような記憶をさせておくと、ロボット１１は、例えば、障害物１０Ａの周囲を移動するとき、ランドマークが、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク５の順序で表れることを記憶しており、また、障害物１０Ａと障害物１０Ｂの周囲を移動する場合には、ランドマークが、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク３、ランドマーク４、ランドマーク５の順序で表れることを記憶しているので、これらのランドマークを認識しながら、ロボット１１は、障害物１０Ａの周囲、または障害物１０Ａと障害物１０Ｂの周囲を移動することができる。
【０００３】
ところで、例えば、このような学習が既に行われている状態において、ランドマーク１乃至ランドマーク５のうち、ランドマーク４を削除したような場合、ロボット１１のリカレント型ニューラルネットに対して、再び学習を行わせる必要が生じる。
【０００４】
図１１は、このような場合における、従来の学習方法を表している。すなわち、最初にステップＳ３１において、新たな学習データを入力し、これをリカレント型ニューラルネットに学習させる。ステップＳ３２において、学習結果を評価し、充分な評価が得られたか否かを判定し、まだ充分な評価が得られない場合には、学習がまだできていないものと判定し、ステップＳ３１に戻り、再び、新たな学習データを入力し、学習させる処理を実行する。
【０００５】
以上のようにして、ステップＳ３２で、新たな学習データが学習できたと判定されるまで、学習処理が繰り返し実行される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の学習方法は、このように、１つのランドマークを除去しただけの変化であるにも拘らず、学習処理を１からすべてやり直すようにしていた。その結果、ロボット１１が、全く学習を行っていない状態から学習させる場合と同様となり、学習に長い時間がかかる課題があった。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より迅速に、学習を完了することができるようにするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の学習方法は、ランダムな初期値を入力層に入力し、入力された初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、出力層から出力された出力値を入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行う学習ステップを備えることを特徴とする。
請求項２に記載の学習装置は、ランダムな初期値を入力層に入力し、入力された初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、出力層から出力された出力値を入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行う学習手段を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の記録媒体は、ランダムな初期値を入力層に入力し、入力された初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、出力層から出力された出力値を入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行う学習ステップの処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載のロボットは、ランダムな初期値をリカレント型ニューラルネットの入力層に入力し、入力された初期値に基づいて、出力値を生成して出力層から出力するとともに、出力層から出力された出力値を入力層に入力する処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習を交互に行うことによって、移動経路を学習する学習手段と、学習の結果に基づいて出力される経路の方向にロボットを移動させる移動手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項１に記載の学習方法、請求項２に記載の学習装置、および請求項３に記載の記録媒体においては、ランダムな初期値が入力層に入力され、その入力された初期値に基づいて、出力値が生成されて出力層から出力される。また、出力層から出力された出力値を入力層に入力される処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習が交互に行われる。
請求項４に記載のロボットにおいては、ランダムな初期値が入力層に入力され、その入力された初期値に基づいて、出力値が生成されて出力層から出力される。また、出力層から出力された出力値を入力層に入力される処理を所定回数繰り返すことによって得られる所定個数の出力値からなる元の学習データによる学習と、新たな学習データによる学習が交互に行われ、移動経路が学習される。また、学習の結果に基づいて出力される経路の方向にロボットが移動するようになされる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し一例）を付加して本発明の特徴を記述すると、次のようになる。但し勿論この記載は、各手段を記載したものに限定することを意味するものではない。
【００１４】
図１は、本発明の学習方法を応用したロボットの外観構成を示している。この実施の形態においては、ロボット１１の上部にテレビカメラ１２が取り付けられ、周囲の画像を撮像するようになされている。ロボット１１の下側には、車輪１３が取り付けられ、任意の位置に移動できるようになされている。また、ロボット１１の側面には、ディスプレイ１４が取り付けられ、所定の文字や画像が表示されるようになされている。
【００１５】
図２は、ロボット１１の内部の構成例を示している。テレビカメラ１２は、周囲の映像をカラー画像として取り込み、取り込んだカラー画像データを制御回路２４と量子化回路２５に出力している。量子化回路２５は入力されたカラー画像データを量子化し、ニューラルネット認識装置２３に出力するようになされている。ニューラルネット認識装置２３は、量子化回路２５より入力されたカラー画像データから、後述するランドマークを認識し、認識結果を制御回路２４に出力するようになされている。例えば、マイクロコンピュータなどよりなる制御回路２４は、ニューラルネット認識装置２３に対して、ロボットの移動方向を通知するとともに、ニューラルネット認識装置２３より供給された、次のランドマークの予測結果をＣＲＴ，ＬＣＤなどよりなるディスプレイ１４に出力し、表示させるようになされている。
【００１６】
また、制御回路２４は、モータ２１を駆動し、テレビカメラ１２を所定の方向に指向させるようになされている。さらに制御回路２４は、モータ２２を駆動し、車輪１３を回転して、ロボット１１を所定の位置に移動させるようになされている。
【００１７】
図３は、ロボット１１の移動空間を平面的に表している。この実施の形態においては、障害物１０Ａと障害物１０Ｂの回りに、ランドマーク１乃至ランドマーク５が配置されている。この実施の形態の場合、ロボット１１は、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク５の経路で、障害物１０Ａの周囲を反時計方向に移動するか、またはランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク３、ランドマーク４、ランドマーク５の経路で、障害物１０Ａと障害物１０Ｂの周囲を反時計方向に移動するものとする。
【００１８】
この場合、制御回路２４は、図４に示す処理を実行する。最初にステップＳ１において、制御回路２４は、ランドマークが発見されたか否かを判定する。すなわち、テレビカメラ１２は、周囲の画像を撮像し、撮像した結果得られたカラー画像データを量子化回路２５を介してニューラルネット認識装置２３に出力している。ニューラルネット認識装置２３は、後述するように、ランドマークを認識すると、その認識結果を制御回路２４に出力する。制御回路２４は、ニューラルネット認識装置２３の出力をモニタし、ランドマークが発見されたか否かを判定し、まだ発見されていない場合においては、ステップＳ２に進み、モータ２１を駆動して、テレビカメラ１２を所定の方向に回動させたり、モータ２２を駆動して、ロボット１が、図３において障害物１０Ａ，１０Ｂの周囲を反時計方向に移動するように車輪１３を回転させる。このステップＳ１，Ｓ２の処理は、ステップＳ１において、ランドマークが発見されたと判定されるまで繰り返し実行される。
【００１９】
ステップＳ１において、ランドマークが発見されたと判定された場合、ステップＳ３に進み、制御回路２４は、発見したランドマークの方向に障害物が存在するか否かを判定する。すなわち、制御回路２４は、テレビカメラ１２の出力から障害物の有無を判定し、障害物が存在すると判定した場合においては、ステップＳ４に進み、車輪１３を右方向に回転する処理を実行する。すなわち、このとき制御回路２４は、モータ２２を駆動し、車輪１３を右方向（時計方向）に回転させる。
【００２０】
その後、ステップＳ３に戻り、ロボット１１が新たに指向した方向に、障害物が存在するか否かを再び判定する。障害物が存在すると判定された場合、再びステップＳ４に進み、ロボット１１をさらに時計方向に回転する処理が行われる。そして、ステップＳ３において、障害物が存在しないと判定された場合、ステップＳ５に進み、制御回路２４は、ロボット１１をステップＳ１で発見されたランドマークの方向に移動させる処理を実行する。すなわち、このとき制御回路２４は、モータ２２を駆動し、車輪１３を回転させ、ロボット１１をランドマークの方向に移動させる。
【００２１】
次にステップＳ６に進み、制御回路２４は、ランドマークに到達したか否かを、テレビカメラ１２の出力とニューラルネット認識装置２３の出力から判定する。すなわち、制御回路２４は、ニューラルネット認識装置２３よりランドマークが検出されていることを表す信号が入力されているとともに、テレビカメラ１２が充分大きなランドマークの画像を出力しているとき、ランドマークに到達したものと判定する。ランドマークにまだ到達していない場合においては、ステップＳ３に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行し、ランドマークに到達したと判定された場合、ステップＳ１に戻り、新たなランドマークを発見し、そのランドマークに向かって、上述した場合と同様の処理が実行される。
【００２２】
以上のようにして、ロボット１１は、障害物１０Ａに衝突しないように、ランドマーク１に向かって走行し、ランドマーク１に到達したら、ランドマーク１からランドマーク２に向かって走行する。ランドマーク２に到達したら、さらにランドマーク５に向かって走行し、ランドマーク５に到達したら、そこからランドマーク１に向かって走行する。
【００２３】
あるいはまた、ロボット１１は、ランドマーク２に到達したとき、ランドマーク５の方向でなく、ランドマーク３の方向に移動し、ランドマーク３に到達したら、そこからランドマーク４に進み、ランドマーク４に到達したら、ランドマーク５に進む。
【００２４】
ロボット１１が、２つのルートのうち、いずれのルートを移動するかは、制御回路２４により予めプログラムすることが可能である。
【００２５】
ここで、ニューラルネット認識装置２３の構成について説明する。図５に示すように、ニューラルネット認識装置２３は、ホップフィールド型ニューラルネットにより構成される相関記憶ネット４１、ウィナーテイクオール（winner-take-all）型ニューラルネット４２、およびリカレント型ニューラルネット４３により基本的に構成されている。
【００２６】
テレビカメラ１２より出力されたカラー画像データは、相関記憶ネット４１に入力される前に、量子化回路２５に入力され、量子化される。すなわち、量子化回路２５は、図６に示すように、色相と彩度からなる空間（テーブル）を有し、この所定の色相と彩度で規定されるカラー画像データのうち、領域Ａ１の範囲に属するカラー画像データは、すべて例えば赤のデータとする。同様に、領域Ａ２に属するカラー画像データは、すべて緑のデータとして量子化し、さらに、領域Ａ３に属するカラー画像データは、すべて青のデータとして量子化する。
【００２７】
なお、ここにおける赤、緑、および青の名称は、便宜的なものに過ぎず、それ以外の名称であってもよい。すなわち、これらの名称は、各領域の単なるコード（量子化データの名称）にすぎない。
【００２８】
色相と彩度により規定される空間上に存在するカラー画像データは、無限に存在するのであるが、これをこの実施の形態の場合、３個の量子化データに量子化する。このように、多くの数のカラー画像データを、充分少ない数の量子化データに量子化することで、ニューラルネットによる物体の学習と認識が可能となる。このように、量子化回路２５によりカラー画像データを量子化した量子化データが、ニューラルネット認識装置２３に供給される。従って、ニューラルネット認識装置２３に入力される量子化データは、図６に示した空間により規定される３つのデータのいずれかにより表されたデータとなる。
【００２９】
図５に示すように、相関記憶ネット４１は、図６に示した量子化ステップの数（この実施の形態の場合３個）に対応する数のフィールドを有している。フィールド４１Ｒは、図６における領域Ａ１の赤の量子化データに対応するフィールドであり、フィールド４１Ｇは、図６の領域Ａ２の緑の量子化データに対応するフィールドであり、そして、フィールド４１Ｂは、図６の領域Ａ３の青の量子化データに対応するフィールドである。量子化回路２５より出力された３つの量子化データにより構成される入力パターンは、相関記憶ネット４１の、それぞれ対応するフィールドのニューロンに入力される（想起される）。
【００３０】
すなわち、各ニューロンの内部の状態をＵとするとき、次式が成立する。
【００３１】
【数１】
0003827037.tif 000002
【００３２】
ここで、ｉはニューロンの番号を表し、ｔは所定の時刻を表している。従って、Ｕit+1は、ｉ番目のニューロンの時刻ｔ＋１におけるニューロンの内部の状態を表している。
【００３３】
ここで、ｋは、ダンパを表す定数であり、αも所定の定数である。
【００３４】
Ｗijは、ｉ番目のニューロンからｊ番目のニューロンに対する結合重み係数を表している。ａjtは、ｊ番目の時刻ｔにおけるニューロンの出力を表している。この出力は、次式により規定される。
【００３５】
【数２】
0003827037.tif 000003
【００３６】
ここで、ｌｏｇｉｓｔｉｃ（Ａ）は、Ａに対してシグモイド関数を乗算することを表している。また、Ｔは定数を表している。すなわち、上記式は、ニューロンの内部状態を定数Ｔで割算した結果にシグモイド関数を乗算した結果が、ニューロンの出力となることを意味している。
【００３７】
以上のようにして、想起のダイナミクスが行われるのに対し、学習のダイナミクスは、次の式により表される。
【００３８】
【数３】
0003827037.tif 000004
【００３９】
上記式における０．５は、閾値として機能する。すなわち、各ニューロンの出力は０乃至１の間の値となるが、０．５より小さい値であるとき、結合重み係数を負にし、０．５より大きい場合、結合重み係数を正にする機能を有している。
【００４０】
ニューラルネットにランドマーク１乃至ランドマーク５を認識の基準となる物体として学習させると、その学習の結果は、この結合重み係数Ｗijとして記憶されることになる。
【００４１】
ウィナーテイクオール型ニューラルネット４２は、少なくとも認識すべきランドマークの数に対応する数のニューロン（この実施の形態の場合、５個のニューロン）を有し、相関記憶ネット４１の各フィールドから所定の入力が行われたとき、５個のニューロンのうち、最も大きな値を出力する１個のニューロンの出力を１．０とし、他の４個のニューロンの出力を０．０とする学習を行わせる。これにより、相関記憶ネット４１の３つのフィールドで規定されるパターンから１つのランドマークが判定され、そのランドマークに対応するニューロンが発火することになる。
【００４２】
このように、ウィナーテイクオール型ニューラルネット４２においては、発火するニューロンが１つだけとなるので、その出力を処理する後段のリカレント型ニューラルネット４３の構成を簡単にすることができる。
【００４３】
リカレント型ニューラルネット４３は、入力層５１、中間層５２、および出力層５３により、基本的に構成されている。入力層５１は、ウィナーテイクオール型ニューラルネット４２に対応する５個のニューロンを有するパターンノード５１Ａ、リカレント型ニューラルネット４３の内部状態を保持するニューロンを有するコンテックスノード５１Ｂ、並びに制御回路２４より次に移動する方向が指令されるニューロンを有する方向ノード５１Ｃとにより構成されている。
【００４４】
出力層５３は、５個のランドマークに対応するニューロンを有するパターンノード５３Ａと、入力層５１におけるコンテックスノード５１Ｂに対応するコンテックスノード５３Ｂを有している。中間層５２の各ニューロンは、入力層５１と出力層５３の各ノードを結合している。また、出力層５３のコンテックスノード５３Ｂのニューロンの出力は、入力層５１のコンテックスノード５１Ｂのニューロンに帰還されている。
【００４５】
リカレント型ニューラルネット４３は、ウィナーテイクオール型ニューラルネット４２から、入力層５１のパターンノード５１Ａに、１つのランドマークに対応する入力がなされると、次に現れるランドマークを予測し、出力層５３から出力する。
【００４６】
ニューラルネット認識装置２３は、量子化回路２５よりカラー画像データが入力されると、図７のフローチャートに示す処理を実行する。
【００４７】
最初にステップＳ１１において、ランドマークが探索されるまで待機する。この実施の形態の場合、ランドマーク１乃至ランドマーク５は、いずれも所定の色で着色されており、ニューラルネット認識装置２３は、カラー画像データが入力されたとき、ステップＳ１１でＹＥＳの判定を行い、ステップＳ１２に進む。
【００４８】
ステップＳ１２においては、ニューラルネット認識装置２３は、いま探索されたランドマーク（現ランドマーク）の認識処理を実行する。この認識処理は、ニューラルネット認識装置２３の相関記憶ネット４１において実行される。
【００４９】
ステップＳ１２の現ランドマークの認識処理が終了したとき、次にステップＳ１３に進み、ウィナーテイクオール型ニューラルネット４２において、ステップＳ１２で得られた認識結果の絞り込み処理を行う。すなわち、５つのランドマークのうちのいずれが認識されたのかを明確にする。そして、ステップＳ１４に進み、現在のランドマークの次に現れるランドマークをリカレント型ニューラルネット４３において予測する処理を行う。予測した結果は、ディスプレイ１４に表示される。以上の処理は、ランドマークが探索されるごとに繰り返し実行される。
【００５０】
いま、ランドマーク１乃至ランドマーク５の認識すべき基準の物体としての画像が、相関記憶ネット４１における結合重み係数として記憶（学習）されたものとする。この状態で、例えば、相関記憶ネット４１に、テレビカメラ１２で撮影され、量子化回路２５で量子化されたランドマーク２のパターンが入力されると、フィールド４１Ｒ，４１Ｇ，４１Ｂには、それぞれランドマーク２の量子化された赤のデータ、緑のデータ、および青のデータが、それぞれ所定の位置に発火する。ウィナーテイクオール型ニューラルネット４２は、各フィールドの発火状態から対応するランドマークを判定し、判定結果に基づいて１つのランドマークに対応するニューロンを発火させる。いまの場合、ランドマーク２に対応するニューロンが発火する。
【００５１】
そこで、リカレント型ニューラルネット４３の入力層５１のパターンノード５１Ａには、ウィナーテイクオール型ニューラルネット４２のニューロンに対応して、ランドマーク２に対応するニューロンが発火する。また、このとき、制御回路２４は、次に進むべき方向は左であるのか右であるのかを判定し、その方向に対応する信号を入力層５１の方向ノード５１Ｃに入力する。図５の実施の形態においては、左方向に対応するニューロンが発火されている。このため、リカレント型ニューラルネット４３は、ランドマーク２の次に到来するランドマークを予測し、その予測結果を出力層５３のパターンノード５３Ａに出力する。図３に示すように、ランドマーク２が検出された状態において、次に移動する方向が左方向である場合においては、次に現れるランドマークは、ランドマーク５となる。従って、この場合、図５に示すように、出力層５３では、ランドマーク５に対応する番号５のニューロンが発火する。
【００５２】
制御回路２４は、ニューラルネット認識装置２３より、次のランドマークを予測するデータの入力を受けたとき、これに対応する番号をディスプレイ１４に出力し、表示させる。いまの場合、例えば、番号５がディスプレイ１４に表示される。これにより、使用者は、次に現れるランドマークがランドマーク５であることを知ることができる。
【００５３】
リカレント型ニューラルネット４３の入力層５１のパターンノード５１Ａにおけるランドマーク２に対応するニューロンが発火した状態において、方向ノード５１Ｃで右方向に対応するニューロンを発火させた場合においては、図３に示すように、ランドマーク２から右方向に移動したとき、次に現れるランドマークはランドマーク３であるので、出力層５３のパターンノード５３Ａにおいては、ランドマーク３に対応する番号３のニューロンが発火することになる。
【００５４】
また、例えばランドマーク４が、ランドマーク１と近似した色彩のランドマークであったとすると、ランドマーク１とランドマーク４のいずれが認識されたのかが不明瞭となる。しかしながら、この実施の形態の場合、リカレント型ニューラルネット４３にコンテックスノードが設けられているため、これにより、状態の遷移も識別される。
【００５５】
すなわち、図３に示すように、ランドマーク４はランドマーク３の次に表れるものであり、ランドマーク１はランドマーク５の次に表れるものである。リカレント型ニューラルネット４３においては、そのコンテックスノード５１Ｂ，５３Ｂにより、現在の状態がどの状態であるのかを識別できるため、直前に認識されたランドマークがランドマーク３である場合においては、次に入力されるランドマークは、ランドマーク１ではなくランドマーク４であることが認識される。同様に、直前に認識されていたランドマークが、ランドマーク５である場合においては、次に予測されるランドマークは、ランドマーク４ではなくランドマーク１であることを認識することができる。
【００５６】
以上のようにして、ロボット１１のリカレント型ニューラルネット４３に、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク５の順序でランドマークを検索することで、障害物１０Ａの周囲を反時計方向に移動する経路と、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク３、ランドマーク４、ランドマーク５の順序でランドマークを検索することで、障害物１０Ａと障害物１０Ｂの周囲を反時計方向に移動する経路が既に学習されているものとする。このような状態で、例えば、図８に示すように、ランドマーク４が削除されたものとする。従って、このとき、ロボット１１が移動するワークスペースに存在するランドマークは、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク３、およびランドマーク５の４個のランドマークとなる。このような、わずかな変更を加えたような場合、リカレント型ニューラルネット４３に対して、図９のフローチャートに示すような学習を行わせる。
【００５７】
すなわち、最初にステップＳ２１において、リカレント型ニューラルネット４３に対して、所定の初期値を入力する。この初期値は、ランダムなものであってよい。初期値が入力されたリカレント型ニューラルネット４３には、各ニューロンに元の学習データに対応する係数が学習されているので、何らかの出力がなされる。
【００５８】
ステップＳ２２においては、リカレント型ニューラルネット４３に、リハーサルにより、元の学習データを想起させる。すなわち、リカレント型ニューラルネット４３において、初期値に基づいて生成された出力を入力に帰還し、帰還された出力に基づいて、新たな出力を想起させる動作を繰り返させる。このようなリハーサル処理を何回か行うと、上述したように、リカレント型ニューラルネット４３のニューロンには、元の学習データの係数が学習されているため、リカレント型ニューラルネット４３に、元の学習データを想起させ、出力させることができる。
【００５９】
次に、ステップＳ２３に進み、リカレント型ニューラルネット４３に対して、新たな学習データを入力し、学習させる。すなわち、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク５の順番による移動経路と、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク３、ランドマーク５の順番による移動経路を学習させる。
【００６０】
次に、ステップＳ２４において、元の学習データを入力し、学習させる。すなわち、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク５の順番による移動経路と、ランドマーク１、ランドマーク２、ランドマーク３、ランドマーク４、ランドマーク５の順番による移動経路を学習させる。この元の学習データは、ステップＳ２２のリハーサル処理により、リカレント型ニューラルネット４３に、自ら想起させたものを用いる。
【００６１】
次に、ステップＳ２５に進み、充分な学習ができたか否かを判定する。まだ、充分な学習ができていないと判定された場合には、ステップＳ２３に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。
【００６２】
以上のようにして、新たな学習データによる学習と、元の学習データによる学習を加算して（この実施の形態の場合、交互に配置して）、学習させるようにすると、新たな学習データだけで学習させる場合に較べて、短い時間で学習を完了させることができる。
【００６３】
元の学習データは、ロボット１１にメモリを具備させ、そこに記憶させておくことも可能である。しかしながら、そのようにすると、それだけ余分な構成を必要とし、装置が大型化するだけでなく、コスト高となる。従って、そのような方法は、あまり実用的ではない。
【００６４】
なお、図９の処理例において、新たな学習データによる学習と元の学習データによる学習を、１回ずつ交互に行うようにしたが、例えば、２回ずつ、あるいは３回ずつ交互に行わせるようにすることも可能である。但し、例えば、合計で３０００回の学習を行わせるときに、最初に１５００回、新たな学習データで学習させた後、次の１５００回、元の学習データで学習させるようにすると、新たな学習データによる学習結果と、元の学習データによる学習結果の中間の学習結果が得られるようになり、あまり好ましくない。従って、比較的頻繁に、新たな学習データによる学習と、元の学習データによる学習を交替させることが望ましい。比較的頻繁に交替されるので、新たな学習データによる学習と、元の学習データによる学習のいずれを先に行ったとしても、結果にそれほどの差異はない。
【００６５】
但し、例えば、新たな学習データによる学習と、元の学習データによる学習を交互に繰り返した後、次第に元の学習データによる学習より、新たな学習データによる学習の回数を増加させるようにしてもよい。
【００６６】
なお、この学習方法は、リカレント型ニューラルネットをロボットに適用した場合に限らず、さまざまな装置に応用した場合にも適用が可能である。ただし、既に学習されている状態と、新たに学習する状態とが、比較的近似した状態である場合に適用すると、より効果を挙げることができる。
【００６７】
【発明の効果】
以上の如く、請求項１に記載の学習方法、請求項２に記載の学習装置、請求項３に記載の記録媒体、および請求項４に記載のロボットによれば、最初から新たな学習データだけで学習させる場合に較べて、より短い時間で学習を完了することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の学習方法を応用したロボットの外観構成を示す図である。
【図２】図１の実施の形態の内部の構成を示すブロック図である。
【図３】図１の実施の形態の移動する空間を説明する図である。
【図４】図２の制御回路の動作を説明するフローチャートである。
【図５】図２のニューラルネット認識装置２３の詳細な構成例を示す図である。
【図６】図２の量子化回路２５の動作を説明する図である。
【図７】図２のニューラルネット認識装置２３の動作を説明するフローチャートである。
【図８】図１の実施の形態の移動する他の空間を説明する図である。
【図９】学習方法を説明するフローチャートである。
【図１０】従来のロボットの移動する空間を説明する図である。
【図１１】従来の学習を方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１１  ロボット，  １２  テレビカメラ，  １３  車輪，  １４  ディスプレイ，  ２３  ニューラルネット認識装置，  ２４  制御回路，  ２５  量子化回路，  ４１  相関記憶ネット，  ４２  ウィナーテイクオール型ニューラルネット，  ４３  リカレント型ニューラルネット
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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