著者

的場 隆一 中村 誠 東条 敏

出版者

日本認知科学会

雑誌

認知科学 (ISSN:13417924)

巻号頁・発行日

vol.15, no.3, pp.457-469, 2008 (Released:2010-02-15)

参考文献数

31

被引用文献数

3

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It is well known that the symmetry bias much accelerates the process of vocabulary learning, especially in infants' first language acquisition where they easily tend to connect objects with their names. However, the grammar learning is another important aspect of language acquisition. In this study, we contended that the symmetry bias also would help to learn grammar rules. We employed Kirby's model (Iterated Learning Model; ILM) in which the parental speakers uttered sentences with their semantic representaions and children guessed the background grammar in their minds; in turn, children became new parents and generated sentences in the following generation. We revised this model to include utterances without semantics. We have shown that children could abduce the meanings from utterances by the symmetry bias, and that they acquired the same language with smaller number of learning data by computer simulation.

著者

松井 一晃 的場 隆一

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:21888736)

巻号頁・発行日

vol.2015-GI-34, no.8, pp.1-5, 2015-06-27

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本研究では,不完全情報ゲームの中でも特にルールが複雑である麻雀においてコンピュータプレイヤに打牌選択させる方法を提案する.打牌選択の方法として,現在の局面の状態を入力することにより,各種類の牌について打牌に適しているかを評価した値を出力する 3 層ニューラルネットワークを評価関数として使用している.評価関数の各パラメータの調整には,バックプロパゲーションを用いて教師データの打牌とコンピュータプレイヤの打牌が一致するように調整している.教師データの打牌には,インターネット麻雀サーバである 「東風荘」 のレーティング 2000 以上のプレイヤの牌譜を使用した.現在は,教師データの打牌とコンピュータプレイヤの打牌の一致率は 31.3% である.