認知の問題への力学系に基づくロボット構成論的アプローチ Dynamical Systems Approach to Understand Embodied Cognition A Robotics Synthetic Approach

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抄録

The current paper reviews our ideas of dynamical systems approach to study the problems of symbol grounding and compositionality in embodied cognitive systems. Our scheme of using a dynamic neural network model called RNNPB is introduced in which its applications to organization of behavior primitives, segmentation and chunking in sensory-motor flow and co-learning of simple language and behavior are examined. These robotics experiments demonstrate that the RNNPB could organize certain combinatorial mechanism, as an alternative of a symbol system, of which interface to physical bodies and environments is much more flexible and adaptive than the ones by the conventional symbol systems.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 104(348), 25-28, 2004-10-18

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  14件中 1-14件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003234047
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    7154188
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
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