自律的な行動学習を利用した評価教示の計算論的意味学習モデル

  • 鈴木 健太郎
    東京大学 大学院総合文化研究科
  • 植田 一博
    東京大学 大学院情報学環・学際情報学府
  • 開 一夫
    東京大学 大学院総合文化研究科 科学技術振興事業団さきがけ21

書誌事項

タイトル別名
  • A Computational Model of an Instruction Learner: How to Learn “good” or “bad” through Action
  • ジリツテキ ナ コウドウ ガクシュウ オ リヨウ シタ ヒョウカ キョウジ ノ ケイサンロンテキ イミ ガクシュウ モデル

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抄録

This paper proposes a model that can learn the meanings of instructions (for example, “good” and “bad”.). This model assumes that an advisee learns the meanings of instructions in parallel with learning the evaluation of its action experience. The reinforcement learning algorithm is adopted for the action learning. We conducted experiments with a robot simulator. The result of the experiments suggests that our model can learn not only evaluation-instructions but also two types of instruction (evaluation-instructions and direction-instructions) simultaneously. This model can be thought as a basic model of an intelligent agent that can learn the meanings of instructions.

収録刊行物

  • 認知科学

    認知科学 9 (2), 200-212, 2002

    日本認知科学会

被引用文献 (2)*注記

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参考文献 (15)*注記

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