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OA
予測精度の予測に基づいた能動的・受動的な適応行動の生成学習
著者
村田 真悟
山下 祐一
有江 浩明
尾形 哲也
谷 淳
菅野 重樹
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第28回全国大会(2014)
巻号頁・発行日
pp.2K4OS04a3, 2014 (Released:2018-07-30)
人間は知覚経験を通して生じた現象の解釈を行い,受動的適応・能動的適応という二つの対立した戦略を動的に選択していると考えられる.我々は,この選択の実現に「予測精度の予測」が重要であると考え,それが実現可能な再帰結合神経回路モデルを提案する.提案モデルをロボットに実装し,適応行動の生成学習実験を行った結果,受動的・能動的な行動を実現する二つの神経メカニズムが同一の神経回路に自己組織化された.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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