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J-GLOBAL ID：201802264351386565   整理番号：18A0835911

確率的生成モデルとディープラーニングに基づくAIの家庭環境への実装に向けて

著者 (1件)： 谷口忠大 (立命館大 情報理工)
資料名： パナソニック技報  (Panasonic Technical Journal)
巻： 64  号： 1  ページ： 4-8  発行年： 2018年05月15日 
JST資料番号： G0474A  ISSN： 1883-115X  CODEN： PGAIBU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・人工知能(AI)の家庭電器への実装について,その基盤となる機械学習技術への取り組みを展望し,解悦。
・家庭環境はAIにとり大変チャレンジングな環境であると述べ,家庭環境の不確実性と多様性を解説。
・家庭環境へのAIの実装での基盤的技術となる機械学習技術について,教師あり学習と教師なし学習の統合,ディープラーニングと確率的生成モデルの統合などを説明。
・ロボティクスにおける確率的生成モデル活用のプロジェクトで重要となる深層確率コンピューティングと認知アーキテクチャについても説明。

シソーラス用語： *家庭電器 ,  *人工知能 ,  *機械学習 ,  教師つき学習 ,  教師なし学習 ,  モデル ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： ディープラーニング ,  生成モデル ,  認知アーキテクチャ

分類 (2件)： 家庭電器  (NA06000D) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (9件)：

• Silver, David et al., ′′Mastering the game of go without human knowledge,′′ Nature, vol. 550, no.7676, pp.354-359, 2017.
• Tadahiro Taniguchi et al., “Symbol Emergence in Robotics: A Survey,” Advanced Robotics, vol. 30, issue 11-12, pp.706-728, 2016. (https://doi.org/10.1080/01691864.2016.1164622)
• 谷口忠大, 記号創発ロボティクス 知能のメカニズム入門, 講談社, 東京, 2014.
• Diederik P. Kingma et al., “Auto-encoding variational Bayes,” ICLR, Banff, Apr. 2014.
• Johnson, M. et al., “Composing graphical models with neural networks for structured representations and fast inference,” Advances in Neural Information Processing Systems 29 (NIPS 2016), pp.2946-2954, Dec. 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  生成モデル ,  ディープラーニング ,  AI ,  家庭環境 ,  実装