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J-GLOBAL ID：202002230506696753   整理番号：20A1928092

個人化人間-ロボット相互作用のための社会意識強化学習【JST・京大機械翻訳】

Socially-Aware Reinforcement Learning for Personalized Human-Robot Interaction

著者 (1件)： Ritschel Hannes (Augsburg University, Augsburg, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AAMAS ’18  ページ： 1775-1777  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 人間-Robot相互作用の文脈におけるこの研究は,ロボット挙動を実時間で人間の個人の選好にいかに仕立てるかを探索する。アルゴリズム的に,強化学習は,ロボットが自律的に探索し,学習することを可能にするので,選択の方法である。タスク関連データに頼る代わりに,提案した手法は,主に人間社会信号に基づいており,それは,すべての時間で発生し,タスク自体から抽出できない貴重な情報を提供する。強化学習フレームワークにおける社会的信号データを含めることは,追加の相互作用なしに,現在のユーザ行動に応じてロボット行動を適応することを可能にする。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *相互作用 ,  *ロボット ,  *強化学習
準シソーラス用語： 自律性 ,  ロボット工学 ,  実時間 ,  ユーザ行動 ,  *ヒューマンロボットインタラクション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人間-ロボット相互作用 ,  強化学習 ,  社会ロボティクス ,  社会信号

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 個人化 ,  人間-ロボット相互作用 ,  社会意識 ,  強化学習