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J-GLOBAL ID：201702217868999415   整理番号：17A0456765

確率論的あるいは決定論的相互作用を介してとその他としての世界を読み取ることを学ぶ:ニューロ-ロボティクス実験【Powered by NICT】

Learning to Perceive the World as Probabilistic or Deterministic via Interaction With Others: A Neuro-Robotics Experiment

著者 (6件)： Murata Shingo (Department of Modern Mechanical Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Yamashita Yuichi (Department of Functional Brain Research, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Arie Hiroaki (Department of Intermedia Art and Science, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Ogata Tetsuya (Department of Intermedia Art and Science, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Sugano Shigeki (Department of Modern Mechanical Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Tani Jun (Department of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 28  号： 4  ページ： 830-848  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感覚反射挙動と意図的な積極的な挙動のような異なる挙動発生方式を新たに提案した動的ニューラルネットワークモデル,確率的多重時間スケールリカレントニューラルネットワーク(S MTRNN)と名付けたにより開発できることを示唆した。モデルはその後の感覚入力を予測するために学習し,その複数時間スケール特性を利用して分散(または逆精度)におけるそれらの手段とその不確実性レベルの両方を生成した。モデルは,S MTRNNで制御された単一ロボットは他の挙動に関する不確実性の条件下で他のロボットと相互作用するために必要であったロボット学習実験に用いた。実験結果は,学習は,初期条件の正確な仕様なく進行するとき自己組織化と感覚反射挙動確率的予測に基づく が出現することを示した。とは対照的に,正確な初期条件が利用可能であるときに決定論的予測と意図的な積極的な挙動が現れた。結果はまた,他のロボットの予期しない挙動は認識された場合に,行動コンテキストは内部神経動力学の適応により適切に修正感覚反射行動生成時の感覚入力に応答することを示した。一方,意図的な積極的な行動生成中に,内部神経活動は,予測誤差を最小化する方向に改良した誤差回帰方式が行動の状況を適切に必要であった。これらの結果は,学習における知覚事象に関する不確実性を処理する二つの異なる方法,すなわち,確率的モデリングと決定論的モデリングは,二種類の行動生成スキームのを支配する異なる動的神経構造の開発に寄与することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  初期条件 ,  不確実性 ,  *確率論 ,  自己組織化 ,  予測誤差 ,  ロボット
準シソーラス用語： 確率的モデリング ,  神経活動 ,  決定論的予報 ,  ロボット学習 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  動的ニューラルネットワーク ,  *ロボット工学 ,  *決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  その他の電磁気的量の計測法・機器  (AD07070F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相互作用 ,  世界 ,  ロボティクス ,  実験