知覚
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パターン認識の講義 マルチメディアとは [双方向]]型 文字,画像,映像,音声などの複数のをデジタル技術によって的に扱う （マルチ）に対する人間の特性 （画像, 音等の）いわゆる系のいろいろ...
講義 普通に考えると、感覚から動作へのマップを作ろうと思ってしまう 例: ものを掴むの場合、視界の画像を与えられて、それにどういう運動をするのかという学習をしてしまいがち しかし、動作したことによって自分自身の状態・感覚が変わってしまうことも多い（これが本質であることも） 自分がしているもの全て（環境だけではなく、自分自身の感覚()含む）を全て予測していく、という考え方が有効 #身体知 どういう制御をするとどう動くのか、というのも予測の一部 どう動くとどう物体が反応するのか、というのも予測の一部 end-to-end、一気に全部やっちゃおう それらをそれぞれ頑張って理論ベースで計算するのも可能だけど、めっちゃ複雑・大変 どう学習するのか 環境全て（自分自身含む）のデータを与える データは人間の操作とかで集める? そのシーケンスデータを学習し、ロボットが次の瞬間の環境を予測できるようにする の範囲はどこまでか、という的議論とも繋がる 予測学習したロボットは、すごい自己の範囲が狭い物となる 自己は自分の「意思」（＝予測データ）のみ、それ以外は全て非自己（環境） 予測学習は、普通の[ニューラルネットワーク]])だときつい? 一コマ前の状態だけから予測するのは大変 例えば往復運動している物体を予測する場合、 あるコマが往路なのか復路なのかは分からない なので、が良い（を持たせられるので） 応用例 ...
https://iis-lab.org/paper/IPSJUBI-201903_takenouchi.pdf [[風]]を与えるについての研究、への影響に注目。 Dysonを使用。 、、、を変化させ、変化に気づいた時にに合図させる。 結果、風を用いた時に注意する点がいくつかわかった。 #文献ログ...