日時：2018年6月28日（木） 14:00-16:50
14:00-14:10 ATR 脳情報通信総合研究所 DBI室 室長 川鍋 一晃
14:10-15:10 電気通信大学 大学院情報理工学研究科 助教 中村 友昭 先生
15:10-15:40 休憩
15:40-16:40 日本アイ・ビー・エム(株) 東京基礎研究所 シニアリサーチスタッフメンバー 森村 哲郎 先生
16:40-16:50 ATR 脳情報通信総合研究所 BRI室 主幹 内部 英治
14:10-15:10 電気通信大学 大学院情報理工学研究科 助教 中村 友昭 先生
タイトル：マルチモーダルカテゴリゼーションに基づくロボットによる概念・言語獲得
概要：我々はこれまで，ロボットによる概念・言語を獲得するための階層ベイズモデルを構築してきた．本研究における概念とは，ロボットがセンサから得られるマルチモーダル情報をクラスタリングすることで形成されるカテゴリであると定義する．さらに，他者とのインタラクションを通して得られる言語情報から，ロボットが語意や文法の獲得が可能である．本発表では，これまで我々が構築してきた階層ベイズモデルに基づくロボットによる概念・言語獲得に関する研究を紹介する．
15:40-16:40 日本アイ・ビー・エム(株) 東京基礎研究所 シニアリサーチスタッフメンバー 森村 哲郎 先生
タイトル：分布強化学習
概要：一般的な強化学習法はベルマン方程式からリターン（割引累積報酬）の”期待値”を推定し，方策改善や行動選択を行っている．近年，我々はこの枠組みを拡張し，分布ベルマン方程式を用いてリターンの”分布”を推定する分布強化学習を提案した．本発表では，リターン分布の推定法を紹介し，推定リターン分布から求まるリスク値を利用することでリスク考慮の行動選択や効率の良い探索が可能になることを示す．また，深層強化学習への分布強化学習の適用事例も時間があれば紹介したい．