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視覚と運動感覚の統合により運動指令を生成する神経回路モデルに関する研究

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目次・巻号

  • 視覚と運動感覚の統合により運動指令を生成する神経回路モデルに関する研究 [118]
    • 論文要旨(博士)
    • 目次/p1
    • 第1章 序論/p4
    • 1.1 本研究の目的/p4
    • 1.2 本論文の概要/p8
    • 1.3 本論文の構成/p9
    • 第I部 把持対象の形状を認識し手の形を決定する神経回路モデル/p12
    • 第2章 ヒトが把持運動を行うために解くべき問題/p13
    • 2.1 ヒトの把持運動の計算論的枠組み/p13
    • 2.2 把持するためのヒトの手形状/p15
    • 2.3 感覚器官としての手/p16
    • 2.4 把持運動の計算論的モデル/p17
    • 第3章 内部表現を仮定したモデルによる表現形態に関する比較/p19
    • 3.1 内部表現を仮定したモデルの計算問題/p19
    • 3.2 順システム構築のためのデータの収集/p20
    • 3.3 シンボリックな表現方法を用いたモデル/p21
    • 3.4 神経細胞群の発火パターンにより表現するモデル/p28
    • 3.5 両表現方法の比較/p30
    • 第4章 内部表現を自己組織的に獲得する神経回路モデル/p32
    • 4.1 視覚情報と体性感覚情報の統合による手の形の決定/p32
    • 4.2 砂時計モデルによる内部表現の獲得/p32
    • 4.3 視覚情報と体性感覚情報を統合する神経回路モデル/p33
    • 4.4 緩和計算による手の形の決定方法/p34
    • 第5章 複数の対象物を用いた実験/p36
    • 5.1 対象物と画像データ/p36
    • 5.2 把持対象の内部表現の獲得/p36
    • 5.3 緩和計算による手の形の決定/p41
    • 第6章 異なる把持形状の決定/p44
    • 6.1 持ち方を反映した内部表現の獲得/p44
    • 6.2 機能に応じた手の形の決定/p45
    • 第7章 多対多の関係の学習/p49
    • 7.1 多対多の異種感覚情報の統合/p49
    • 7.2 把持対象に関する多対多の関係にある感覚情報/p49
    • 7.3 学習による内部表現の獲得/p50
    • 7.4 緩和計算/p52
    • 第8章 把持対象の特徴量を抽出するモデル/p58
    • 8.1 異種感覚統合による相関情報/p58
    • 8.2 神経回路モデルの構造/p59
    • 8.3 基礎実験/p59
    • 8.4 把持対象の大きさに関する情報の抽出/p63
    • 第9章 モジュール構造により把持対象の類別を行うモデル/p65
    • 9.1 神経回路モデルへのモジュール構造の導入/p65
    • 9.2 基礎実験/p67
    • 9.3 把持対象物ごとのモジュール分けの実験/p70
    • 第10章 考察/p72
    • 第II部 力学系に基づ<自律移動ロボットの行動学習/p77
    • 第11章 環境適応型自律移動ロボット/p78
    • 11.1 移動ロボットの軌道制御方式/p78
    • 11.2 ロボットの行動に基づくナビゲーション法/p79
    • 第12章 ナビゲーション法の枠組み/p81
    • 12.1 力学系の導人/p81
    • 12.2 ナビゲーション/p82
    • 12.3 ニューラルネットワークによる学習方法/p86
    • 第13章 実ロボットを用いた学習実験/p89
    • 13.1 YAMABICO Robot/p89
    • 13.2 FNNを用いた固定点のゴールの場合/p89
    • 13.3 複雑な周期軌道にRNNを用いた場合/p92
    • 第14章 考察/p98
    • 第15章 総論/p100
    • 謝辞/p103
    • 参考文献/p104
    • 関連発表リスト/p110

書誌情報

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https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/3146396/1

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