Learning categories grounded in sensation without supervision
| 体系的番号 |
JPMJAX21AH |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX21AH |
研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2023
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| 概要 | 現在多くの深層学習研究では、分類は教師あり学習によって行われ、その結果ニューラルネットワークは3D物体ではなく2D画像で分類化を学習している。本研究では新しいニューラルネットワーク構造と学習目的を開発し、人間監督に依存しないニューラルネットワークの未来状態を予測する学習によって、ニューラルネットワークに物体の分類表現を可能にさせる。
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| 研究領域 | AI活用で挑む学問の革新と創成 |
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