統合モデルを用いた行動・言語・プランニングの学習

DOI
  • 宮澤 和貴
    電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻
  • 青木 達哉
    電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻
  • 堀井 隆斗
    電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻
  • 日永田 智絵
    電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻
  • 中村 友昭
    電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻
  • 長井 隆行
    電気通信大学 情報理工学研究科 機械知能システム学専攻

書誌事項

タイトル別名
  • Integrated Model for Learning of Actions, Language and Planning

抄録

<p>人間がどのように行動を学習し，計画・決定しているのかは，非常に興味深い問題である．またそうした行動計画・決定や言語理解，思考などの高次機能の獲得は，ロボット工学においても依然として未解決の問題である．本稿では，こうした点を解明する一助として，概念・行動・言語・プランニングを同時に学習する枠組みを提案する．これを多層マルチモーダルLDA (mMLDA) を中心に様々なモジュールを統合することにより実現する．mMLDAと強化学習の統合により，理解に基づく行動を可能にする．また，mMLDAとベイジアン隠れマルコフモデルの統合により，文法学習を行い，ロボットが自分の行動を言葉で表現し，ユーザーの発話を理解することを可能にする．さらに，mMLDAと隠れマルコフモデルの統合により，長期的なプランニングが可能になる．実データを用いたシミュレーション環境で実験を行い，提案するモデルの有効性を検証する．</p>

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282763025661952
  • NII論文ID
    130007423199
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2018.0_1g304
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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