ヒューマノイドロボット上の自己増殖型ニューラルネットワークを用いた視聴覚情報からの能動的・追加的概念獲得(テーマセッション(1), ロボットとの相互作用のための言語処理・パターン認識・メディア理解)
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概要
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本研究では, 実世界の状況に応じた完全に追加的でリアルタイムに動作する概念獲得システムを, 自己増殖型ニューラルネットワークの一種であるAdaptive Neural Gas(ANG)をベースに構築した.物体から色の特徴ベクトル, 形状の特徴ベクトル及び物体そのものを意味する特徴ベクトルを取得し, ANGを利用することで教師なしクラスタリングを行う.クラスタリングされた各特徴ベクトルを"概念"と定義し, これに音声情報を関連付けることにより, コンピュータと人間との間に物体に対して共通の認識を得ることを可能にした.そして, このシステムをヒューマノイドロボットに搭載することにより対話的な概念獲得が実現され, また, 知識の獲得に対してロボット側にも積極性を持たせることで, 学習効率を非常に高めることに成功した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-14
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工業大学像晴報工学研究施設
-
小島 量
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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