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進化型

作成: 2026-10-22 更新: 2026-11-01

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４足歩行ロボット＞ 進化型

1　｢進化型｣ のコンセプト 　1.1　｢進化｣ とは 　　1.1.1　｢退化も進化｣ 　　1.1.2　熟練・加齢･老化 　1.2　｢学習｣ とは 　　1.2.1　学習は，試行錯誤と睡眠 　　1.2.2　経験値 　　1.2.3　｢学習｣ と ｢進化｣ の関係 　　1.2.4　傾向性 　1.3　｢進化型歩行ロボット｣ とは 　　1.3.1　パラメータ値の進化 　　1.3.2　睡眠・夢 　　1.3.3　眠気・疲労感・空腹感 　　1.3.4　ライフスタイル 　1.3　壊れる＝進化 　　1.3.1　進化は既成破壊 　　1.3.2　忘却 　1.3　進化型の構築 　　1.3.1　神経系 (データフロー) 　　1.3.2　歩行脳NN から歩行脳へ 　　1.3.3　歩行脳構築の行程 　1.3　歩容特徴量 　　1.3.1　歩容特徴量の設定 　　1.3.2　歩容特徴量のロジック

2　歩行脳の構築 　2.1　｢歩行脳｣ の設計思想 　　2.1.1　｢進化｣ を表す 　　2.1.2　｢既成を溶かす｣ 　　2.1.3　Python の位置づけ 　2.2　歩行脳の構造 　　2.2.1　歩行脳の構成 　　2.2.2　歩行脳の入出力 　2.3　記憶＝ログ 　　2.3.1　ログの作成 　　2.3.2　教師用データの作成 　2.4　歩行脳のプログラム 　　2.4.1　歩行脳NNプログラムの改造 　　2.4.2　プログラム 　3　歩行脳NN の構築 　3.1　PyTorch モデル 　　3.1.1　プログラム 　3.2　｢眠気｣ 訓練 　　3.2.1　歩行脳NN の入出力 　　3.2.2　訓練データ 　　3.2.3　訓練方法 　4　歩容NN の構築 　4.1　歩容NN の構築 　　4.1.1　NN の入出力 　　4.1.2　訓練データ 　　4.1.3　訓練方法 　4.2　ストアの構築 　　4.2.1　プログラム 　5　エネルギー覚NN の構築 　5.1　エネルギー覚NN の構築 　　5.1.1　NN の入出力 　　5.1.2　訓練データ 　　5.1.3　訓練方法 　5.2　ストアの構築 　　5.2.1　プログラム