研究課題
若手研究(スタートアップ)
本研究では,受動的または能動的に観測された多数の観測データから,運動の本質を捉えるコンパクトな確率的動作モデルを学習する方法を開発した.学習される動作モデルでは,観測データに潜む個性(多様性)を低次元のパラメータベクトルにより表現し,このパラメータを調節することで効率的な環境適応が実現できる.
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http://ai-www.naist.jp/people/takam-m/