分人モデルの構築を目指した強化学習型ベイジアンネットワークの提案

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2017/02/01

タイトル(英語): Construction of a Dividual Model Using a Reinforcement Learning Based Bayesian Network

著者名: 河村　将範（愛知県立大学大学院情報科学研究科），鈴木　拓央（愛知県立大学大学院情報科学研究科），小林　邦和（愛知県立大学大学院情報科学研究科）

著者名(英語): Masanori Kawamura (Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University), Takuo Suzuki (Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University), Kunikazu Kobayashi (Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University)

キーワード: 分人，インタラクション，自己組織化マップ，ベイジアンネットワーク，強化学習，Q学習　　Dividual，Interaction，Self-Organizing Map，Bayesian Network，Reinforcement Leaning，Q-Learning

要約(英語): A Japanese novelist Keiichiro Hirano proposes a concept of dividual to explain interaction between humans. This paper models the dividual using three machine learning techniques and develops a new human-robot interaction system using the proposed dividual model. The system consists of two parts; dividual identification and action selection. In the dividual identification, the system recognizes the person who interacts with and learns about him/her through the interaction using self-organizing map. In the action selection, the system selects an action using a Bayesian network whose conditional probability table is updated by Q-learning. Through computer simulations, it is verified that the proposed dividual model can select an appropriate dividual for the specific person to be interacted with. It is also shown that the dividual model can suggest an appropriate topic according to the specific person.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.137 No.2 （2017） 大特集：電子・情報・システム部門誌 30周年記念「電子・情報・システム技術によるイノベーション」

本誌掲載ページ: 288-293 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/137/2/137_288/_article/-char/ja/