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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-26 11:40 ニューラルネットワーク強化学習を用いた幼児語彙獲得のモデル化 ○田口真輝・南 泰浩（電通大）  HCS2019-73 |
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| 抄録 | （和） | 本論文は，幼児の語彙発達の心理学的事象（共同注意，学習バイアス，意図理解）を実現する幼児の語彙獲得モデルを深層強化学習を用いて構築する．構築に用いた深層強化学習の手法はDQNを改良したDDQNと長期依存性のある時系列データを取り扱うことが出来るLSTMである．語彙と結び付ける物体の特徴量として人間が感じ取っている物体の特徴を実物体から抽出した特徴を用いた．シミュレーション実験では，モデルの性能評価と心理学的要素の重要性に関する検証をそれぞれ行った．実験の結果，本モデルを用いると，心理学で名詞バイアスと呼ばれるものが事後的に獲得できること，及び親の意図理解によって学習能力が向上することが確認できた． |
| （英） | We propose an infant vocabulary acquisition model that identifies psychological infant vocabulary development findings (joint attention, learning bias, and understanding intention) associated with symbol grounding using deep reinforcement learning. In deep reinforcement learning, we use DDQN and LSTM, which treats the time sequence data of long-term dependency. We use the features obtained from real objects to ground words to those objects. Simulation experiments investigated the symbol-grounding abilities of the model and the appearances of psychological findings in the process of infant word acquisition. We confirmed that our proposed model can ground words to the objects and achieved joint attention and understanding intention. We also confirmed that it acquires (by learning) noun bias, which is thought to innately exist by many psychologists. These results confirm that the multiple psychological phenomena of language acquisition can be modeled using the latest neural network. | |
| キーワード | （和） | DDQN / LSTM / 画像認識 / 特徴抽出 / / / / |
| （英） | double deep q-network / long short-term memory / image recognition / feature extraction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 394, HCS2019-73, pp. 111-116, 2020年1月. | |
| 資料番号 | HCS2019-73 | |
| 発行日 | 2020-01-18 (HCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | HCS2019-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
| 開催期間 | 2020-01-25 - 2020-01-26 |
| 開催地（和） | J:COM ホルトホール大分 407会議室 (大分県大分市) |
| 開催地（英） | Room407, J:COM HorutoHall OITA (Oita) |
| テーマ（和） | コミュニケーションの心理とライフステージ、および一般 |
| テーマ（英） | Psychology and Life-stage of Communication, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HCS |
| 会議コード | 2020-01-HCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワーク強化学習を用いた幼児語彙獲得のモデル化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modeling for Infant Vocabulary Acquisition System using Deep Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DDQN / double deep q-network |
| キーワード(2)（和/英） | LSTM / long short-term memory |
| キーワード(3)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴抽出 / feature extraction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 田口 真輝 / Masaki Taguchi / タグチ マサキ |
| 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） | 南 泰浩 / Yasuhiro Minami / ミナミ ヤスヒロ |
| 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) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-26 11:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | HCS |
| 資料番号 | HCS2019-73 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.394 |
| ページ範囲 | pp.111-116 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-18 (HCS) |
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