講演名 1998/3/19
強化学習を用いた能動的認識の自己組織化モデル
高野 光雄, 阪口 豊,
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抄録(和) 人間が目的や文脈に応じて適切な感覚情報を選択的に観測・処理することにより, 対象を効率的に認識することを能動的認識という.人間は, このような機能をどのようにして獲得したのであろうか?この問いに答える一つの試みとして, 強化学習の一つであるTD学習アルゴリズムを用いて, 能動的認識における感覚情報選択を学習する神経回路モデルを構成した.数値実験により, 構成したモデルが試行錯誤を通じて適切な感覚情報を選択する能力を獲得することを検証した.さらに, 提案したモデルをより一般的な認識系のモデルへと拡張する上で解決すべき問題について議論した.
抄録(英) We human beings recognize objects through processing only appropriate sensory information dependent on our purpose and context. How do we obtain such active perception function ? To answer this question, the authors tried to construct a neural network model using Temporal Difference (TD) learning, one of the reinforcement algorithms. This model learns how to choose sensory information for getting recognition result efficiently. The result of computer simulation showed that the model obtained such an ability through trial and error. The authors also discussed future approaches to expand the proposed model to a more general model of human recognition mechanism.
キーワード(和) 能動的認識 / 神経回路モデル / 強化学習 / TD学習 / 注意
キーワード(英) active perception / neural network model / reinforcement learning / TD learning / attention
資料番号
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1998/3/19(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 強化学習を用いた能動的認識の自己組織化モデル
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Neural Network Model Which Obtains Active Perception using Reinforcement Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 能動的認識 / active perception
キーワード(2)(和/英) 神経回路モデル / neural network model
キーワード(3)(和/英) 強化学習 / reinforcement learning
キーワード(4)(和/英) TD学習 / TD learning
キーワード(5)(和/英) 注意 / attention
第 1 著者 氏名(和/英) 高野 光雄 / Mitsuo Takano
第 1 著者 所属(和/英) 電気通信大学大学院情報システム学研究科
Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications
第 2 著者 氏名(和/英) 阪口 豊 / Yutaka Sakaguchi
第 2 著者 所属(和/英) 電気通信大学大学院情報システム学研究科
Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications
発表年月日 1998/3/19
資料番号
巻番号(vol) vol.97
号番号(no) 623
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日