05月26日(Fri) 12:10〜13:50 D会場(ウインクあいち-9F 903会議室)
| 演題番号 | 4D1-OS-37c-4 |
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| 題目 | 複数概念の時間的分節化に基づくロボットによる上位概念の学習 |
| 著者 | 中村 友昭(電気通信大学 情報理工学研究科 知能機械工学専攻) 宮澤 和貴(電気通信大学 情報理工学部 知能機械工学科) 青木 達哉(電気通信大学 情報理工学研究科 知能機械工学専攻) 長井 隆行(電気通信大学 情報理工学研究科 知能機械工学専攻) 金子 正秀(電気通信大学 情報理工学研究科 知能機械工学専攻) |
| 時間 | 05月26日(Fri) 13:10〜13:30 |
| 概要 | 実世界には様々な概念があり，概念同士がさらに組み合わさることでより上位の概念を構成している．しかし，関連する下位の概念は必ずしも共起しているわけではないため，上位概念を形成するためには生起する時間にずれのある概念同士を結びつける必要がある．そこで本稿では，隠れセミマルコフモデルを用いて下位の連続的な概念を時間的に分節化することで，上位の概念を形成する手法を提案する． |
| 論文 | PDFファイル |