行動獲得過程における視覚情報の自律的構造化 : 分節と統合
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概要
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本稿では, 著者らが行ってきたロボットの行動獲得過程における視覚情報の構造化手法について, 強化学習の枠組みでも状態(・行動)空間の自律的構成問題の観点から, この問題をとらえ直し, その意義を検討する.強化学習では, センサ出力値(画像データ)やモータへの入力値(運動指令)をそのまま状態・行動空間に射影する場合が多いが, 実環境では, そのような状態・行動空間では学習できない.そこで, 断片的視覚情報と運動情報をクラスタリングすることで, 状態・行動空間を構成した手法, オンラインで視覚情報空間を分節・統合する手法, そして協調などのより複雑なタスクに対応するための状態ベクトル推定法に基づく手法を紹介する.これらの結果が示唆するものは, 視覚情報の分節や統合の規範は視覚情報の中にあるのではなく, 外部規範(行動基準)に基づいている点である.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-03-23
著者
-
浅田 稔
大阪大学大学院工学研究科
-
細田 耕
大阪大学大学院工学研究科
-
鈴木 昭二
大阪大学大学院工学研究科知能・機能創成工学専攻
-
内部 英治
Atr人間情報科学研究所第三研究室
-
内部 英治
大阪大学大学院工学研究科知能・機能創成工学専攻
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