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講演抄録/キーワード
講演名 2018-11-05 15:10
[ポスター講演]確率モデルの統合による大規模なモデルの実現 ~ VAE, GMM, HMM, MLDAの統合モデルの実装と評価 ~
國安 瞭中村友昭青木達哉電通大)・谷口 彰尾崎 僚伊志嶺朝良立命館大)・横山裕樹玉川大)・小椋忠志総研大)・長井隆行電通大)・谷口忠大立命館大
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抄録 (和) 人間のような知能を人工的に実現するためには,ロボットに搭載されている様々なセンサから得られるマルチモーダルな情報から,環境を理解するためのモデルが必要である.しかし,モデルの規模が大きく複雑になるにつれて,そのようなモデルを構築し,さらにモデルのパラメータを推定するための方程式を導き実装することは困難となる.そのため我々は,小規模な基礎的なモデルであるモジュールをプログラムの独立性を維持しながら階層的に接続することにより,大規模な認知モデルを構築し,そのパラメータ推定を容易に行うことができるフレームワークSerketを提案した.本稿では,Variational Autoencoder,Gaussian Mixture Model,Markov Modelなどのモジュールを新たに実装し,Serketを用いることで容易にそれらを統合したモデルを構築できることを示す. 
(英) In order to realize human-like intelligence artificially, large-scale cognitive models are required for robots to understand the environment using multimodal information obtained by various sensors equipped in robots. However, it is difficult to construct large-scale complicated models and derive and implement an equation for their parameter estimation. To overcome this problem, we proposed a framework Serket that makes it easy to construct large-scale cognitive models and estimate their parameters by connecting small fundamental models hierarchically while keeping programmatic independence. Furthermore, in this paper, we implement new modules such as variational autoencoder, Gaussian
mixture model and Markov model and show that it is easy to construct integrated models of these modules by using Serket.
キーワード (和) 認知モデル / 確率的生成モデル / 記号創発ロボティクス / 教師なし学習 / マルチモーダル学習 / / /  
(英) cognitive models / probabilistic generative models / symbol emergence in robotics / unsupervised learning / multimodal learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-77, pp. 249-254, 2018年11月.
資料番号 IBISML2018-77 
発行日 2018-10-29 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2018-11-05 - 2018-11-07 
開催地(和) 北海道民活動センター(かでる2.7) 
開催地(英) Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 確率モデルの統合による大規模なモデルの実現 
サブタイトル(和) VAE, GMM, HMM, MLDAの統合モデルの実装と評価 
タイトル(英) Realizing Large Scale Model by Integration of Stochastic Models 
サブタイトル(英) Implementation and Evaluation of Integrated Model of VAE, GMM, HMM and MLDA 
キーワード(1)(和/英) 認知モデル / cognitive models  
キーワード(2)(和/英) 確率的生成モデル / probabilistic generative models  
キーワード(3)(和/英) 記号創発ロボティクス / symbol emergence in robotics  
キーワード(4)(和/英) 教師なし学習 / unsupervised learning  
キーワード(5)(和/英) マルチモーダル学習 / multimodal learning  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 國安 瞭 / Ryo Kuniyasu / クニヤス リョウ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 友昭 / Tomoaki Nakamura / ナカムラ トモアキ
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 青木 達哉 / Tatsuya Aoki / アオキ タツヤ
第3著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 谷口 彰 / Akira Taniguchi / タニグチ アキラ
第4著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 尾崎 僚 / Ryo Ozaki / オザキ リョウ
第5著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊志嶺 朝良 / Tomoro Ishimine / イシミネ トモロウ
第6著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 横山 裕樹 / Hiroki Yokoyama / ヨコヤマ ヒロキ
第7著者 所属(和/英) 玉川大学 (略称: 玉川大)
Tamagawa University (略称: Tamagawa Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 小椋 忠志 / Tadashi Ogura / オグラ タダシ
第8著者 所属(和/英) 総合研究大学院大学 (略称: 総研大)
The Graduate University for Advanced Studies (略称: SOKENDAI)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 長井 隆行 / Takayuki Nagai / ナガイ タカユキ
第9著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) 谷口 忠大 / Tadahiro Taniguchi / タニグチ タダヒロ
第10著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
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講演者
発表日時 2018-11-05 15:10:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2018-77 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.284 
ページ範囲 pp.249-254 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IBISML-2018-10-29 


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