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アイテム
複数の時間スケールを持つ世界モデルによる長期タスクの学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236227
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2362277c823cfe-7e7b-4665-ac4a-9d003bbd08f5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-2V-08.pdf (556.5 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 複数の時間スケールを持つ世界モデルによる長期タスクの学習 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 慶大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 慶大 | ||||||||||
| 著者名 |
藤井, 健太朗
× 藤井, 健太朗
× 村田, 真悟
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ロボットをはじめとする知的エージェントが長期タスクを遂行するためには，その不確実性と文脈依存性を理解する必要がある．従来の世界モデルは不確実性を有する短期タスクのダイナミクスの表現は可能である一方，文脈依存性を有する長期タスクの学習は一般に困難である．この問題を解決するため，本研究は複数の時間スケールを考慮した世界モデルを提案する．提案モデルを用いて，ロボットの物体操作に関する長期タスクの学習を行った結果，提案モデルが優れた映像予測能力を有することを確認した．本結果は，世界モデルが複数の時間スケールを持つことで，不確実性と文脈依存性を有する長期タスクの学習と計画に有用であることを示している． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 787-788, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
