モジュール競合による運動パターンのシンボル化と見まね学習
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概要
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本研究では, 複数の予測モデルを用いた制御と運動系列の認識における新たな方式についての検討を行う.Wolpert and Kawato(1998)の提案した複数モジュールの予測モデルを用いて運動認識・制御方式(MOdule Selection And Identification for Control;MOSAIC)では, 制御対象の将来の状態を予測する予測モデルと制御器を組としたモジュールが, 予測モデルの予測誤差の大きさに基づき切り換え, 組み合わせられる.MOSAICを用いて, 人間やロボットなどの運動の連続的な時間パターンを, いくつかの動作要素の系列として分節化する方法の提案を行う.更に, 他者の運動パターンを自分のモジュールを使って認識する手法, 及びそれに基づく見まね学習について検討する.2重振子(acrobot)の制御におけるシミュレーション結果から, 運動パターンのシンボル化と, それに基づく見まね学習が可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-01-01
著者
-
川人 光男
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学
-
川人 光男
奈良先端科学技術大学院大学
-
川人 光男
(株)atr計算論的神経科学プロジェクト
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学:atr脳情報研究所:沖縄新大学院大学先行的研究事業神経計算プロジェクト
-
鮫島 和行
ATR脳情報研究所
-
鮫島 和行
玉川大学脳科学研究所
-
鮫島 和行
科学技術振興事業団 ERATO川人学習動態脳プロジェクト
-
川人 光男
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
-
鮫島 和行
東京農工大学大学院工学研究科
-
片桐 憲一
奈良先端科学技術大学院大学
-
川人 光男
株式会社国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所
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