生得的学習バイアスを適用したInfant Agentによる概念獲得([特別セッション]音声言語獲得・学習技術(1))
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概要
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本報告は, 人間の幼児に観察される学習バイアス(制約)に基づく, Infant Agent (IA)のための効率的な概念獲得アルゴリズムについて述べる。これまでの概念獲得システムは, コトバ(呼称)と環境に存在するオブジェクトとの同定を属性間の確率計算から行うため, 正確な同定を得るまでに多くの事例を必要とした。今回提案するIAの概念獲得では, これまでに知られている幾つかの学習バイアスを実装する方法を検討し, それらの制約の有効性を概念獲得実験から示す。同時に, Online-EMアルゴリズムに基づく画像オブジェクトの属性(形状, 色)学習法と, 新しく導入した基準分布に基づく概念クラス判定法について説明する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-07-15
著者
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技科大
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 知識情報工学専攻
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科知識情報工学専攻
-
木村 優志
豊橋技術科学大学
-
田口 亮
豊橋技術科学大学
-
小玉 智志
豊橋技術科学大学 大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学
-
木村 優志
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
木村 優志
豊橋技術科学大学工学研究科
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