人間との相互作用に基づくヒューマノイドロボット上の文法と挙動のオンライン学習(ヒューマンインタラクションとパターン認識・メディア理解・言語理解)
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概要
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本システムはSOINN[10]の特徴を利用して,オンラインで与えられるデータかち物体の色や形の概念,物体の動きの概念を追加的に学習できる.また,メンタルモデルを利用することで1つの発話例から語順のルールを学習し,文章を構成して発話したり,言語的な指示を解釈して行動することができる.従来手法では動きの学習,語順の学習のための学習データをバッチ的に与えているため学習時間がかかり,オンラインでの学習や追加学習が困難であったが,提案手法では1つの発話例から安定した学習を行うシステムを実現し,優位性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-12
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
-
佐藤 彰洋
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施設
-
賀 小淵
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
-
小倉 和貴
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
東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
小倉 和貴
東京工業大学 総合理工学研究科
-
長谷川 修
東京工業大学
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