06月05日(Wed) 15:00〜17:40 G会場(-市民プラザ3F マルチスタジオ)
| 演題番号 | 2G4-OS-19a-2 |
|---|---|
| 題目 | Deep neural networkを用いたヒューマノイドロボットによる物体操作行動の記憶学習と行動生成 |
| 著者 | 野田 邦昭(早稲田大学 理工学術院 基幹理工学研究科 表現工学専攻) 有江 浩明(早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科) 菅 佑樹(早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科) 尾形 哲也(早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 表現工学科) |
| 時間 | 06月05日(Wed) 15:20〜15:40 |
| 概要 | 恒等写像を学習する多段型神経回路モデルを，ロボットによる複数の物体操作行動から得られた視覚運動時系列の記憶学習に適用した．これにより，行動パターンに応じた内部表現が学習器によって自己組織化され，獲得された内部表現を用いた行動認識が実現した．また，獲得された記憶を用いて時系列予測やクロスモーダル連想を行い，環境変化に応じて動的に行動選択したり，運動情報から視覚情報を復元したりすることが可能になった． |
| 論文 | PDFファイル |