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J-GLOBAL ID：201602253325928052   整理番号：16A1167865

多層マルチモーダルLDAと強化学習による行動学習

著者 (5件)： 宮澤和貴 (電通大) ,  青木達哉 (電通大) ,  日永田智絵 (電通大) ,  中村友昭 (電通大) ,  長井隆行 (電通大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.3Z1-06  発行年： 2016年09月07日 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人間がどのように行動を学習し,計画・決定しているのか,またそうした行動計画・決定と言語理解や思考などの高次機能がどのように結びついているのかは非常に興味深い問題である。今までに筆者らは,複数の概念の結びつきを多層マルチモーダルLDA(mMLDA)で表現できることを示した。本稿では,どのようにロボットが経験し,どのようなデータが収集されるのか,逆に獲得した知識が行動決定にどのように利用されるのかを考え,mMLDAと強化学習を統合した学習を実現することを目指す。(著者抄録)

シソーラス用語： *多モード ,  近似法 ,  *強化学習 ,  *学習 ,  行動計画 ,  言語理解 ,  思考 ,  知能ロボット ,  評価関数 ,  取得 ,  高次脳機能
準シソーラス用語： *局所密度近似 ,  *行動学習 ,  高次機能 ,  行動決定 ,  Q学習 ,  語彙獲得 ,  文法獲得

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (7件)：

• T. Taniguchia, T. Nagai, T. Nakamura, N. Iwahashi, T. Ogata, and H. Asohe, “Symbol Emergence in Robotics: a Survey,” Advanced Robotics, Vol.30, pp.706-728, 2016
• 長井隆行, 中村友昭, “マルチモーダルカテゴリゼーション 経験を通して概念を形成し言葉の意味を理解するロボットの実現に向けて,” 人工知能 Vol.27, No.6, pp.555-562, 2012
• 長井隆行, 中村友昭, アッタミミ ムハンマド, 持橋大地, 小林一郎, 麻生英樹, “多層マルチモーダル LDA と強化学習による意味理解に基づく行動決定,” 人工知能学会全国大会, 2F4-OS-01a-7, 2015
• M. Attamimi, M. Fadlil, K. Abe, T. Nakamura, K. Funakoshi, and T. Nagai, “Integration of Various Concepts and Grounding of Word Meanings Using Multi-layered Multimodal LDA for Sentence Generation, in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp.2194-2201, 2014
• M.Attamimi, Y.Ando, T.Nakamura, T.Nagai, D.Mochihashi, I.Kobayashi, and H.Asoh, “Learning Word Meanings and Grammar for Describing Everyday Activities in Smart Environments,” EMNLP2015, pp.2249-2254, 2015

タイトルに関連する用語 (5件)： 多層 ,  マルチモーダル ,  LDA ,  強化学習 ,  行動学習