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J-GLOBAL ID：201702270165378000   整理番号：17A1489486

感覚運動偶発事故による視野の経験を解明する【Powered by NICT】

Grounding the experience of a visual field through sensorimotor contingencies

著者 (1件)： Laflaquiere Alban (AI Lab, SoftBank Robotics Europe, 43 rue du Col. Pierre Avia, Paris 75015, France)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 268  ページ： 142-152  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知覚は,設計タスク特異的アルゴリズムにより扱う伝統的である。しかし真に自律的なロボットはそれ自身の知覚能力を開発し,その環境と相互作用し,新しい状況に適応するべきである。感覚運動コンティンジェンシー理論は,エージェントが積極的にその感覚入力を変換できる方法でそれらの知覚能力の発達を粉砕することを提案した。剤は世界を探究し,これらが誘導する感覚運動規則性を捕獲することによりその性質を,この理論に触発され,感覚運動アプローチを提案した。本研究では,視覚センサをナイーブエージェントの経験に与える規則の集合としていわゆる視野の発見へのこの方法の応用を示した。定式化によってどのように規則性は感覚運動予測モデルで捕獲されたかについて記述するために提案した。最後に,アプローチはヒト網膜からの粗に着想を得たシミュレーションシステムで評価した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エージェント ,  予測モデル ,  ロボット ,  規則度 ,  *コンティンジェンシー ,  ヒト ,  相互作用 ,  視覚センサ ,  アルゴリズム ,  網膜 ,  視覚 ,  定式化
準シソーラス用語： シミュレーションシステム ,  コンティンジェンシー理論 ,  自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自律システム ,  発達ロボット ,  感覚運動偶発事故 ,  予測処理 ,  感覚運動学習 ,  人間視覚

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 感覚 ,  運動 ,  偶発事故 ,  視野 ,  経験