研究課題
基盤研究(C)
膨大な時空間情報の中での効率的な学習は，実世界での高次機能創発の鍵を握る。本研究では，特に時間軸の扱いに注目した。事象の重要度を「主観的」に判断し，過去の事象に対する学習に利用する「因果トレース」の考え方を提唱し，状態価値の学習で飛躍的に学習性能が向上した。また，「概念」は行うべき行動の差に基づいて形成されるとの考えの下，強化学習によってリカレントネット内で離散的・抽象的な状態表現が形成された。さらに，自律的なコミュニケーション学習によって物体の動きの情報を伝達できることを示した。時間軸の処理に対して新たな展望をもたらしたが，シンボル処理創発にはダイナミクスの学習能力の更なる向上が必要である。
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Proc. of Int'l Conf. on Development and Learning and on Epigenetic Robotics (ICDL-Epirob)
巻: ID 15 (CDROM)
Proc. of RiTA
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Proc. of ICDL-EpiRob (Int'l Conf. on Development and Learning- Epigenetic Robotics)
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巻: 7064 ページ: 66-75
