HUMAN-MACHINE COLLABORATION

実世界コラボレーションを実現するクラウド上に展開された階層ベイズによる概念の階層構造獲得モデルの創出

メンバー

長井 隆行 電気通信大学,研究代表者
中村 友昭 電気通信大学
阿部 香澄 電気通信大学
裴雅超 電気通信大学

研究概要

本研究では,ロボットが経験によって得るマルチモーダルデータと,クラウド上に集積されるビッグデータを用いて,物体,人物,行動など多種多様な概念の階層構造を自律的に獲得する技術を確立する.本研究グループでは,ノンパラメトリックベイズ手法であるマルチモーダル階層ディリクレ過程 (MHDP)を提案し,ロボットが経験を通して概念構造を自律的に獲得し,言語理解できることを示してきた.本研究では,これを深層化することで多層マルチモーダルHDP (mMHDP) に拡張し,大規模で実用的な知識の階層構造を構築するモデルを創出する.mMHDPは,下位層で学習したパラメータからデータを生成して上位層を学習し,上位層の事後分布を下位層の事前分布へフィードバックするといった反復的な学習によって,知識の自然で複雑な階層構造を自ら作り出すと期待できる.

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