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発表文献アブストラクト

1999年以降は更新していないので、リストから参照してください

知的システムの予測能力向上のためには、情報を再利用しやすい規則性の高い部分情報に分解する必要がある。本稿では実世界情報の分解に適したMatchabilityという新しい評価基準と分解手法を提案する。分解のための探索アルゴリズム開発し、これを計算機上に実装し、シミュレーションによりデータが分解される事を示した。この技術はデータ解析やパターン認識の前処理としての有効性が期待される。また状況毎の関連の強いデータを自己組織的に抽出する事ができる。

KW: マッチアビリティ, 自己組織化

[List/Abstract/Paper(English/Japanese)/Poster]

Patients who have part of their frontal lobe injured exhibit the phenomenon of perseveration. If we define perseveration as the result of losing the ability to take action appropriate for changing situations, i.e. the loss of attention learning, we can make a neural network model that directs attention to the modality appropriate for a particular situation. We have pointed out the importance of negative reinforcement learning, which takes place when the evaluation score decreases. The computer simulations have proven that the results obtained with the proposed model as representative of attention learning in the brain agree well with the results of psychological tests.

KW: frontal lobes, perseveration, Wisconsin Card Sorting Test(WCST), negative reinfoecement learning

[List/Abstract]

全方位に赤外線距離センサーを持つ移動ロボットがシミュレートされる。 移動ロボットは壁の近くに対応する部分状況を matchability 基準を用いた状態分解技術によって自律的に抽出する。

KW: Situation Decomposition, Matchability, Mobile Robot, Learning

[List/Abstract/Paper]

We developed none-contract 3D measuring system using moire topographic method. Proposed system can measure 3D distance in the patch unit by detection moire interference fringes caused by a xenon light. By suing a xenon light, mobile robot's experiment can be done safely even if a person is by the side.

KW: Mobile robot, Range finder, Moire topographic method

[List/Abstract]

我々は実世界において学習可能な認識に基づく知的処理アーキテクチャ (InTelligent Transaction Architecture: CITTA ）を提案する。CITTA はシンボルグラウンディング問題を避けるためにパターンベースのアーキテクチャとなっている。CITTA は環境との相互作用を通して情報構造を獲得するために認知ベースのアーキテクチャである。追跡タスクのコンピュータシミュレーションが CITTA に基づいたシステムがエージェント上に分散した知識を統合することを示す。

KW:

[List/Abstract]

To realize real world autonomous learning function, we are developing distributed intelligent architecture called cognition based intelligent transaction architecture (CITTA). Main points for introduce learning ability is (1) Maintaining real world pattern information directly, (2) Strong formalization to reduce learning space. Firstly, we introduce a bidding mechanism on CITTA to combines distributed knowledge on each agent. The simulation of tracking task demonstrates the ability of system based on CITTA. Secondly, we developed attention mechanism on CITTA based on physiological knowledge. Proposed model can adapt to change of effective input modality using reinforcement learning and can explain the results of cognitive experiment called Wisconsin card sorting test (WCST).

KW:

[List/Abstract/Paper]

実世界での学習を実現するために、再利用性、般化能力等において効果的なネットワーク構造をもつマルチエージェントシステム(エージェント・ネットワーク)を利用している。学習能力を実現するためのキーポイントは、

• 1)実世界情報をそのまま利用するパターンベースド知能システム、
• 2)強い定式化により学習空間を絞りつつ高機能を実現する、

の二点である。これまでに実際のロボットアームなどに適用してきた。本稿では入札機構を導入し、マニピュレータが物体を追跡するシミュレーションを用いて、分散した知識を統合してタスクを実行できることを示した。

KW:

[List/Abstract/Paper/Poster]

前頭葉の一部を損傷した患者はウィスコンシンカード課題のようなカード分類課題において状況の変化に対して強い固執性を示すことが知られている。我々は、このような症状が分類基準の変更という状況の変化に応じて、適切な色や形、数といったモダリティへ注意を変更する機能が損なわれた結果であると考え、状況に応じてモダリティへの注意を切り替える強化学習モデルを提案し、前頭葉損傷患者における固執性を説明する。

KW: 注意、状況、強化学習、嫌悪性刺激、ウィスコンシンカード課題、固執性、前頭葉、大脳基底核、エージェントネットワーク、マッチアビリティ

[List/Abstract/Paper/Poster]

We propose the concept of "agent network" to realize flexible and unified integration of multi-agent intelligent robot systems. A hand-to-hand robot system developed on the network proved effectiveness of the method.

KW: .Agent network, Intelligent robot, System integration, hand-to-hand task

[List/Abstract]

The Active Intelligence Laboratory has been conducting the project named "Real World Adaptive Autonomous Systems." On the development of the real robot system, we adopt multi-module system approach for easy incremental scaling up of the sensor-motor integrated system. To make multi-module system more adaptive, the system should flexibly integrate distributed function and change its internal structure dynamically without semantics given by supervisor. For this purpose, our proposing agent network formalizes the element processes in each agent and communication form between agents, and mainly uses non semantic communication channel on the contrary traditional AI technique. We implemented an instance of the networks on workstations. A hand-to-hand robot system was developed on the agent network. It realized robust and flexible task execution.

KW:

[List/Abstract/Paper]

TI: Matchability Oriented Feature Selection for Recognition Structure Learning

AU: Yamakawa, H.

LN: English

JN: Proc.International Conference on Pattern Recognition (ICPR-96).

VN: vol.4, pp.123-127, Viena, Austria, 1996

AB

For effective recognition, a recognition structure that controls the information flow among the specialized processing modules should reflect the implicit correlation structure of the environmental input. Autonomous construction of a recognition structure will lead to extensive improve in the flexibility of the adaptive recognition system. For this purpose we propose a matchability-oriented feature selection that can collect highly correlated features at each local module. Conventional techniques, which collect features that are more independent, are not suitable. Matchability is a concept derived from the recognition functions of an adaptive intelligent agent (useful for action generation) and corresponds to the probability of input data items matching stored data items in the recognition system. Proposed algorithm changes the weights attached to each feature depending on the degree of matchability of each feature. This algorithm could select highly correlated features in simple simulation.

KW:

[List/Abstract/Paper]

TI: Multi-Sensor Fusion Model for Constructing Internal Representation using Autoencoder Neural Networks

AU: Yoshinori Yaginuma, Takashi Takashi and Hiroshi Yamakawa

LN: English

JN: Proc. International conference on neural networks(ICNN-96)

VN: (Scheduled)

AB

For a system to operate in the real world, it is important to integrate many kinds of information from multiple sensors and determine which information is important to the system. In this paper, we propose a multi-sensor fusion model using an autoencoder neural network for three-dimensional object recognition which fuses multiple sensory data to integrate its internal object representation. This model was evaluated using c amera images from many viewpoints on a hemisphere around the target. Three images were generated from one camera image by hue and saturation value clusters. After l earning the target's images from many viewpoints in an autoencoder neural network, the continuous internal representations, which correspond to viewpoints, were con structed in a compress layer of the autoencoder neural network. We found that the internal representation is generalized about the viewpoints which were not in the training sets of the target. The average of the squared errors of the autoencoder neural network is about three times higher when the compared object is unknown tha n when the object has already been taught which is the target but not learning poi nt. The result of that's experiment demonstrate the effectiveness of our proposed mode l to three-dimensional object recognition.

KW:

[List/Abstract/Postscript]

TI:砂時計型ニューラルネットワークによる情報統合モデル

AU:木本隆, 柳沼義典 & 山川宏

LN:信学誌

VN:vol.J79-D-II, no.5, pp949-959, 1996.

AB:

　

KW:

情報統合、センサフュージョン、ニューラルネット、階層、内部表現

[List/Abstract/]

TI:認識システムの内部構造獲得のためのMatchability指向の特徴選択

AU:山川宏

LN:Japanese

JN:信学技報

VN: vol. 96, no.41, PRMU96-12, pp.1-8, 1996

AB:

内部に複数の処理モジュールをもつ大規模認識システムのモジュール間で は外界入力の情報構造に適合した情報交換を行う必要がある。そこでシステム が柔軟な適応能力を持つには、処理モジュール毎だけでなくその間の接続構造 もダイナミックに変化させなければならない。接続構造の学習を行う手掛かり としては外界入力の部分独立性を利用する方法が有望であり、これは局所毎に は関連の強い特徴量の選択となる。しかし従来このような視野に立つ特徴選択 の研究はあまり進められていない。

そこで本報告書では、現入力状態と過去の入力状態にマッチングできる機会に 対応するMatchabilityという尺度を特徴量毎に導入し、これを最大化する方向 で関連の強い特徴量を選択する手法を提案する。さらに計算機実験によりアル ゴリズムの動作を確認したことを報告する。

KW:

内部表現の自動獲得, パターン認識, ニューラルネットワーク, マル チエージェント,教師無し学習, 事例ベースド推論

[List/Abstract/Postscript/HTML]

TI:複数のアンテナと触覚センサを持つアームロボット

AU:山川宏, & 末廣尚士

LN:Japanese

JN:第13回 日本ロボット学会学術講演会

VN: vol.3, pp.741-742. 明治大学（川崎）, 1995.

AB:

For studying learning ability of agent assembled mechanism, we are developing sensor-based robot arm manipulator, because robot must protect itself during the exploring processes. We mount the four fingered hand on the robot arm, made shields, attached these shields to the robot arm, install tactile sensors and antennas as a proximity sensors on the shields.

KW:

Antenna, Arm robot, Hand robot, Multi-agent, Proximity sensor, Reinforcement learning, Tactile sensor

[List/Abstract/Postscript]

TI:UnsupervisedAcquisition of Hierarchical Internal Representation with AutoencoderNeural Networks

AU:Yamakawa, H., Kimoto, T., & Yaginuma, Y.

LN:English

JN:Int. Conf. on neural information processing (ICONIPS'95)

VN: vol.1 pp.213-216. Beijing, China, 1995.

AB:

For flexible adaptation to the large size real world information, an intelligent system should automatically acquire high-level internal representation. We propose a hierarchically connected autoencoder neural networks, which can learn high-level internal representation from raw sensor data. We demonstrate this with our model by taking two camera images of a target from different angles, and then restoring a three-dimensional portion of that target by learning with back-propagation algorithm for each network.

KW:

[List/Abstract/Postscript]

TI:山川宏

AU:研究者の横顔

LN:Japanese

JN:RWCP機関誌

VN:vol.1, 1995

AB:

　

KW:

[List/Abstract/html]

TI:砂時計型ニューラルネットワークを用いたセンサ情報融合による内部表現の自動獲得

AU:柳沼義典, 木本隆, & 山川宏

LN:Japanese

JN:第11回ファジーシステムシンポジウム

VN: FD2-4, pp.715-718. 琉球大学, 1995.

AB:

For applying a system to real-world, it is important that the system can integrate from many kinds of information and obtain the essence with the system's purpose from that information. In this paper, at three-dimensional object recognition, we propose an autoencoder neural network model obtaining the essence for recognition with multi sensor fusion. We also verified the effectiveness of the proposed model by simulation exercises of a doll recognition problem, that uses camera image segmenting by that's hue and saturation.

KW:

砂時計型ニューラルネット、センサフュージョン、内部表現、物体認識

[List/Abstract/Postscript]

TI:階層化された砂時計型ニューラルネットによる自律的な内部表現獲得

AU:山川宏, 木本隆, & 柳沼義典

LN:Japanese

JN:第11回ファジィシステムシンポジウム,

VN: FD2-3, pp.711-714. 琉球大学, 1995.

AB:

For acquiring abstract internal representation from real world data, gradual learning and hierarchical architecture are essential. We propose hierarchical information integration model using auto-encode neural networks, which can learn high-level internal representation form raw sensor data. We demonstrate that the hierarchical model, which takes two camera images of one target from different view, learns to restore three dimensional potion of that target.

KW:

砂時計型ニューラルネット、階層性、内部表現、両眼視、認識

[List/Abstract/Postscript]

TI:A Neural Network-Like Critic for Reinforcement Learning

AU:Yamakawa, H., & Okabe, Y

LN:English

JN:Neural Networks

VN: vol.8, no.3, pp.363-373, 1995.

AB:

An adaptive agent that contains a reactive network and a critic that supervises that reactive network have been studied. Agent actions are generated in response to stimuli through the reactive network and they influence the ambient environment. The critic has a new learning algorithm which recursively enhances reinforcement signals from fixed reinforcement signals by interacting with the environment. The reactive network learns appropriate stimulus-action relations by reinforcement learning.

Computer simulation demonstrates that this neural critic is effective in environments where the concepts are embedded in a maze structure. We also suggest similarities between this critic model and the neural circuit in the human brain.

KW:

Reactive system, Neural network, Agent, Maze-like environment, Recursive structure, Amygdala

[List/Abstract]

TI:パターンベースド知能システム - 学習能力から見たシンボルグラウンディング問題の検討 -

AU:山川宏

LN:Japanese

JN:情報統合ワークショップ

VN: pp.167-175. 茨城県つくば

AB:

シンボルをベースにして高次の知能を工学的に実現する手法は、従来から ＡＩの分野で研究されているが、これを用いてパターンを主体とする現実世界 からの情報を扱うことはあまり成功していない。これはシンボルグラウンディ ング問題とよばれ、パターンとシンボルの情報の違いがその原因であると考え られている。本論文ではこの問題に対し学習の面から検討を加え、問題の本質 はパターン情報をシンボル化する部分で新たな内部表現を生成を含むような高 次の学習を自律的に行えないことであるという見方を提案する。そうであるな らば、現実世界に対応できるシステムを構築するにはパターンのみを用いて知 的な処理を行う方法が有望である。さらにそのような方法では処理量の爆発や 設計の困難さという課題あることを指摘した。

KW:

自律的学習、相関、観測者、構造の学習、現実世界、人工知能、リアルワールドコンピューティング [List/Abstract/Postscript]

TI:不完全なデータに対応する砂時計型ネットワーク

AU:木本隆, 柳沼義典, & 山川宏

LN:Japanese

JN:信学技報

VN: vol.94, no.487, NC94-62, pp.17-24, 1995.

AB:

　

KW:

砂時計モデル、内部表現、不完全データ、３次元物体認識

[List/Abstract]

TI:コンピュータ・コミュニティー

AU:山川宏

LN:Japanese

JN:RWCP Technical Report

VN:TR-95????, 1995

AB:

　

KW:

[List/Abstract/Postscript/PDF]

TI:ニューラルネットによる感覚運動融合の階層型モデル

AU:長田茂美, 増本大器, 山川宏, & 木本隆

LN:Japanese

JN:日本ロボット学会誌

VN:vol.12, no.5,pp.685-694,1994.

AB:

　

KW:

[List/Abstract]

TI:Active Data Selection and Subsequent Revision for Sequential Learning with Neural Networks

AU:Yamakawa, H., Masumoto, D., Kimoto, T., & Shigemi Nagata

LN:English

JN:World congress of neural networks(WCNN'94),

VN: vol.3, pp.661-666, San Diego, USA., 1994.

AB:

We propose a neural network system that sequentially obtains I/O sample data. The system selects useful sample data as training data, in what we call active data selection (ADS), and interpolates errors between training data and the network output, called subsequent revision (SR). ADS removes sample data if doing so only causes small errors. To speed up ADS, we ignore errors generated by the network and consider only those from SR.

We found that ADS steadily decreases errors and that SR gives suitable output, even if the neural network's learning is still not adequate. Simulation demonstrated the ability of the network to learn a sine function from sample data distributed unevenly in the input space.

KW:

[List/Abstract/Postscript]

TI:ニューラルネットの逐次学習システム

AU:山川宏, 増本大器, 木本隆, & 長田茂美

LN:Japanese

JN: 神経回路学会第４回全国大会

VN: pp.64-65. 九州, 1993.

AB:

　

KW:

[List/Abstract]

TI:Hierarchical Sensory Information Processing Model with Neural Networks

AU:Kimoto, T., Masumoto, D., Yamakawa, H., & Shigemi Nagata

LN:English

JN:IEEE International conference on Robotics and Automation

VN:vol.1 pp.929-934. Atlanta, Jeorgia.

AB:

　

KW:

[List/Abstract]

TI: 逐次学習における学習データの選択と追加的出力補正

AU: 山川宏, 増本大器, 木本隆, & 長田茂美

LN:Japanese

JN: 信学技報

VN: vol.92, no.??, NC92-99, pp.33-40,1993.

AB:

逐次的に与えられる標本データから入出力関係を学習するニューラルネッ トワークにおいて、学習データとして有用なデータを選択するActive data selection(ADS)と、選択されたデータとネットワークの出力の誤差を補うよう に追加的に出力補正を行うSubsequent revision (SR)を導入した。ADSは取り 除くと誤差が増加するデータを選択し、高速化のために選択基準としてネット ワークの誤差を無視してSRの寄与のみを考慮した。

標本データが入力空間中で不均一に与えられる状況下でサイン関数を獲得する 計算機シミュレーションを行った結果、ADSにより出力の誤差がより確実に減 少すること、SRによりニューラルネットワークの学習が不十分でもある程度適 切な出力が得られること、が確認された。

KW:

ニューラルネットワーク、逐次学習、データ選択、加算的補正、補間、バックプロパゲーション

[List/Abstract/Postscript]

TI: Photoelectron spectra of liquid metals using synchrotron radiation

AU: Kakizaki, A., Niwano, M., Yamakawa, H., Soda, K., Ishi, T. and Suzuki, S.

LN: English

JN: J. Non-Crystalline Solids

VN: 117/118, pp.417-420. 1990.

AB:

The photeoelectron spectra of liquid and solid Bi were measured in UPS regin using synchrotoron radiation. It was found that the profiles of energy distribution curves are quite similar to those obatined in XPS regin and there is little difference in the spectral profile between liquid and solid phases. On melting, the density of states at the Fermi level increases more than twice as much as in the solid phase. In both liquid and solid phases, the photoelectron spectra change their profiles associated with the 5d core electron, which is attributes to the O4,5VV Auger electrons.

KW:

[List/Abstract]

TI: A UPS stydy of liquid and solid bismuth using synchrotron radiation

AU: Kakizaki, A., Niwano, M., Yamakawa, H., Soda, K., Suzuki, S. Sugawara, H., Kato, H., Miyahara, T., and Ishi, T.

LN: English

JN: J. Phys. F: Met. Phys.

VN: vol.18, pp.2617-2624, 1988.

AB:

The photoelectron spectra of Bi in both liquid and solid phases were measured at exitation energies between 18 and 60 eV using synchrotoron radiation. It was found that the profile of the energy distribution curves are quite similar to those obtaned in the XPS region and there is little defference inthe spectral profile between liquid and solid phases. On melting, the density of states at the fermi level increases more than twice as much as in the solid phase. In both liquid and solid phases, the photoelectron spectra change their profiles associated with the 5d core electron excitation, which is attributed to the O4,5VV Auger electrons.

KW:

[List/Abstract]