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Neural
Network (N.N.) とは、人間の脳の神経回路網をモデルとした生体モデルの情報処理システムです。これを用いて、従来のコンピュータが苦手である、予測、制御、認識、合成などや、人間の感性を取り扱う研究を行っています。さらに、これらを制御へ応用することで、学習を取り入れた新しい制御方法を試みています。で現在の研究には次のようなものがあります。
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ハイブリッド学習法 |
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Hierarchical Temporal Memory Algorithm |
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IRTシステム構築のための意味センサネットワークの提案 |
招聘研究員
中村 真吾
修士課程
学部生
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| ハイブリッド学習法
実機の情報からシミュレータをニューラルネットワークで構築し、機械学習を行わせることで、最適な制御器を取得する方法を提案している。これにより、運動方程式等を考慮する必要がなくなる。
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| Hierarchical Temporal Memory Algorithm
We study, implement and advance Hierarchical Temporal Memory algorithm for the use in stereoscopic image recognition and robot control. The algorithm is based on a human brain theory. Presently, the algorithm is applied for single camera image recognition. The experimental results show that the algorithm can recognize rotated, zoomed and distorted images to certain level. The goal is to advance the algorithm so that it can be reliably used for robot stereoscopic vision with acceptable level of robustness and generalization by objects recognition. The correct recognition of objects in the robot's world is essential for intelligent control of its autonomous behaviour.
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| IRTシステム構築のための意味センサネットワークの提案
アクチュエータ，センサ，ディスプレイ等の様々なIRT(Information & Robot Technology)要素間でやり取りする情報を“意味”に統一してモジュール化し，意味を介したネットワークを構成する．これにより機能の追加や変更に柔軟に対応できるIRTシステム構築法を提案している．
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