神経修飾物質系による動的学習パラメータを有する目標選択型Q-Learningに基づく情動行動学習システム
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概要
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近年,エンタテイメントロボットや介護ロボットの分野において,ロボットに人間に近い感情を埋め込む試みが盛んに行われている.本論文では,より生物らしい情動発生および情動行動を実現するために,人間の脳内に存在する神経修飾物質系のモデルをロボトに埋め込み,これによるメタパラメタ制御を有するQ-Learningを用いた情動表現行動の学習手法を提案する.本手法では,報酬と罰の最大化および最小化に関する複数のQ値を持つ目標選択型Q-Learningを提案し,状況に応じて学習目標を選択的に変更することによって複雑な情動行動を学習するシステムの実現を目指す.また,提案手法の有効性を検証するために,ロボットシミュレータによるシミュレーションおよび感性評価を行ったので,この結果についても報告する.
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
- 2006-10-20
著者
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- 佐藤知正 編著, 東京大学21世紀COE実世界情報プロジェクト監修, 『人と共存するコンピュータ・ロボット学実世界情報システム』, オーム社, 2004年11月, B5変版292頁, 4,725円, ISBN4-274-94694-0
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