| 講演名 | 1996/3/19 異種センサ情報の統合によるカテゴリーの教師なし学習 山内 康一郎, 太田 幹也, 石井 直宏, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 階層型神経回路モデルは, 入力とそれに対応する望ましい出力さえ手に入れば複雑な非線形写像を自動的に獲得できるため, パターン認識などに多く使われている. しかし, その神経回路が未知の環境の中に置かれた場合には, 学習に必要な望ましい出力そのものが不明となることが多いので, このままでは学習不可能となってしまう. そこで本研究では, 望ましい出力を提示しなくても自ら望ましい出力を予測し, 非線形写像を自動的に学習するシステムを構築する. 具体的には複数の異なる種類のセンサーによって, ある観測対象物を同時に観測し, それらのセンサーの出力間の対応関係を学習することによってこれを実現する. ただし各センサーから得られる情報には常に観測対象物の変形などによるノイズが混入していてそれ自体が曖昧であるとする. また, 各センサーからの入力の信頼性を評価し, それに応じて各センサーの優先度を制御して, ロバスト性を高めることも試みる. |
| 抄録(英) | Artificial neural network is a useful tool for pattern recognition because the network can realize nonlinear mapping between input and output spaces. This ability is tuned by supervised learning methods such as back-propagation. In the supervised learning methods, desired outputs of the neural network are needed. However, the desired outputs are usually unknown in unpredictable environments. To solve this problem, this paper presents a self-supervised learning system for category detection. This system learns categories of objects and boundaries between them automatically by integrating information from several sensors. We assume that these sensory inputs are always ambiguous patterns which include some noises according to deformation of the objects. After the learning, the system recognizes objects with controlling a priority of each sensor according to the deformation of the sensory input pattern. |
| キーワード(和) | 階層型神経回路 / 教師なし学習 / 誤差逆伝播法 / センサーフュージョン |
| キーワード(英) | Neural Network / Self-Supervised-learning / Back-Propagation / Sensory Fusion |
| 資料番号 | NC95-160 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 1996/3/19(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） | 異種センサ情報の統合によるカテゴリーの教師なし学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A self-supervised learning system for category detection by sensory integration |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 階層型神経回路 / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 教師なし学習 / Self-Supervised-learning |
| キーワード(3)（和/英） | 誤差逆伝播法 / Back-Propagation |
| キーワード(4)（和/英） | センサーフュージョン / Sensory Fusion |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山内 康一郎 / Koichiro YAMAUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 太田 幹也 / Mikiya OOTA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 石井 直宏 / Naohiro ISHII |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1996/3/19 |
| 資料番号 | NC95-160 |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 599 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |