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J-GLOBAL ID：202102212531434005   整理番号：21A0065695

移動ロボットによる注意空間上の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning over the Attentional Space with Mobile Robots

著者 (7件)： Berto Leticia M. (Lab. of Robotics and Cognitive Systems, Unicamp,Campinas,Brazil) ,  de L. Rossi Leonardo (Unesp Sorocaba,Dept. of Control and Automation Engineering,Brazil) ,  Rohmer Eric (DCA - FEEC, Unicamp,Campinas,Brazil) ,  Costa Paula D. P. (DCA - FEEC, Unicamp,Campinas,Brazil) ,  Simoes Alexandre S. (Unesp Sorocaba,Dept. of Control and Automation Engineering,Brazil) ,  Gudwin Ricardo R. (DCA - FEEC, Unicamp,Campinas,Brazil) ,  Colombini Esther L. (Lab. of Robotics and Cognitive Systems, Unicamp,Campinas,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDL-EpiRob  ページ： 1-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 技術の進歩はロボット工学に多くの利益をもたらした。今日,環境に関する異なる種類の情報を収集できる多くのセンサを備えたロボットを有する。しかし,これは,受信され,処理する必要がある情報の増加をもたらす。この計算はロボットにとって高価であり,オンラインで実行され,学習プロセスを含む場合には非常に難しい。注意は,あらゆるモーメントで最も重要なデータを扱うのを助けることができる機構であり,学習を改善するために基本的である。本論文では,注意空間上での学習の可能性を評価することにより,学習プロセスにおける注意の重要性を論じた。この目的のために,強化学習アルゴリズムへの入力としてボトムアップ注意を学習し,使用するために必要な必須認知機能を認知アーキテクチャでモデル化した。結果は,ロボットが注意と感覚空間で学習できることを示した。種々の行動方式を比較することによって,成功した学習のための行動のセットを見つけた。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロボット ,  センサ ,  モーメント ,  *移動ロボット ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  学習過程 ,  ボトムアップ ,  オンライン ,  認知機能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 移動ロボット ,  注意 ,  学習