2P2-M02 速度分散最小化変換によるマルチモーダル情報からの状態表現の獲得(脳・神経・認知ロボティクス)
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概要
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This paper proposes a hierarchical model which is composed of a slow feature analysis (SFA) network to extract multi-modal representation of a humanoid robot. The experiment with humanoid robot shows that the network can integrate multi-modal information and detect semantic features by the extraction of the slowly varying features from the high-dimensional input sensory signal, and it shows that the multi-modal representation is useful as state representation for reinforcement learning compared with using state representation without the integration of the multi-modal information.
- 2011-05-26
著者
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