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J-GLOBAL ID：201802218539171937   整理番号：18A0783441

RNNによる論理語の表現学習:語列からロボット行動へ【JST・京大機械翻訳】

Representation Learning of Logic Words by an RNN: From Word Sequences to Robot Actions

著者 (4件)： Yamada Tatsuro (Department of Intermedia Art and Science, Waseda University) ,  Murata Shingo (Department of Modern Mechanical Engineering, Waseda University) ,  Arie Hiroaki (Department of Modern Mechanical Engineering, Waseda University) ,  Ogata Tetsuya (Department of Intermedia Art and Science, Waseda University)
資料名： Frontiers in Neurorobotics (Web)  (Frontiers in Neurorobotics (Web))
巻： 11  ページ： 70  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7086A  ISSN： 1662-5218  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の言語の重要な特性は複合性である。著者らは,有限数の要素から複雑な表現の意味を構成的に構築することによって,広範囲の現実世界の状況,イベント,および挙動を効率的に表現することができる。以前の研究では,機械学習モデル,特にニューラルネットワークが,記号接地構造を理解し,知的通信エージェントを実現する目的で,言語とロボット行動の間の構成関係を表現するための経験から学習できる方法を分析した。このような研究は,主に実世界の事項に直接言及する単語(名詞,形容詞,動詞)を扱っている。これらの言葉に加えて,本研究では,「そうではない」,「および」または「同時に」といった論理語を扱う。これらの単語は,実世界に直接参照されていないが,文における意味の構築に貢献する論理演算子であり,人間-ロボットコミュニケーションにおいて,これらの単語はしばしば使用される可能性がある。本研究では,長い短期記憶ユニットを持つリカレントニューラルネットワークモデルを構築し,それをロボット行動に論理語を含む文章を翻訳するために学習するために訓練する。本研究では,学習過程を通じてネットワークの内部状態として文とロボットの行動を仲介する構成表現の種類を検討するとともに,学習後の解析により,「真」,「偽」,「非線形変換」などの機能により表現され,記憶セル状態空間における同一領域への直交句を符号化する。その手を上げるためにロボットを必要とする単語「および」は,それが普遍的な量子化器であるかどうかとして働いた。明らかにランダムに見える行動生成を必要とする単語をネットワークの動的システムの不安定空間として表現した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  単語 ,  言語 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  エージェント ,  符号化 ,  機械学習 ,  記憶素子 ,  記憶装置 ,  動的系 ,  ニューラルネットワーク ,  *ロボット ,  名詞
準シソーラス用語： 形容詞 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： シンボル接地 ,  ニューラルネットワーク ,  人間-ロボット相互作用 ,  論理語 ,  言語理解 ,  シーケンスからシーケンスへの学習

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： RNN ,  表現学習 ,  語 ,  ロボット ,  行動