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機能的階層性を持つニューラルネットを用いた言語·行為の学習モデル

机译:使用功能层次结构的神经网络语言和活动语言和活动

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摘要

この考え方に基づきSugita らの研究[5] では、Recurrent Neural Network を用いて、ロボットの経験したセンサ·モータのパターンと、単語のシーケンスとを対応づけて学習するモデルが提案されている。しかしながら、この研究では単語の組み合わせについては扱っているが、行為の組み合わせや、単語がさらに文字の組み合わせによって構成されるという階層性を扱うことが出来ていない。そこで、本研究では杉田らによって提案されているモデルを拡張し、行為の組み合わせや階層性を導入し、ロボットの行為経験に接地した言語の学習モデルを提案することを目指す。
机译:基于该概念[5],在[5]中,使用经常性神经网络提出了机器人经历的传感器电机的模型和单词的模型。用单词序列,有一个学习和学习的模型。但是,这项研究没有处理单词的组合,但尚未能够处理相结合的层次结构,通过字符的组合进一步配置了动作和单词的组合。因此,在这项研究中,我们的目标是扩展Sugita等人提出的模型,介绍组合和等级的行动,并提出了一种接地的语言的学习模型,接地为机器人的行为。

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