論文の概要: A Developmental Neuro-Robotics Approach for Boosting the Recognition of Handwritten Digits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10308v1
• Date: Mon, 23 Mar 2020 14:55:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 00:09:23.520600
• Title: A Developmental Neuro-Robotics Approach for Boosting the Recognition of Handwritten Digits
• Title（参考訳）: 手書きディジット認識の促進のための発達型ニューロロボティクスアプローチ
• Authors: Alessandro Di Nuovo
• Abstract要約: 近年のエビデンスでは、子どもの体現戦略をシミュレーションすることで、マシンインテリジェンスも改善できることが示されている。 本稿では,発達神経ロボティクスの文脈における畳み込みニューラルネットワークモデルへの具体的戦略の適用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developmental psychology and neuroimaging research identified a close link between numbers and fingers, which can boost the initial number knowledge in children. Recent evidence shows that a simulation of the children's embodied strategies can improve the machine intelligence too. This article explores the application of embodied strategies to convolutional neural network models in the context of developmental neuro-robotics, where the training information is likely to be gradually acquired while operating rather than being abundant and fully available as the classical machine learning scenarios. The experimental analyses show that the proprioceptive information from the robot fingers can improve network accuracy in the recognition of handwritten Arabic digits when training examples and epochs are few. This result is comparable to brain imaging and longitudinal studies with young children. In conclusion, these findings also support the relevance of the embodiment in the case of artificial agents' training and show a possible way for the humanization of the learning process, where the robotic body can express the internal processes of artificial intelligence making it more understandable for humans.
• Abstract（参考訳）: 発達心理学と神経画像研究は、数字と指の密接な関係を同定し、子供の最初の数字の知識を高めた。 最近の証拠は、子供の身体戦略をシミュレーションすることで、機械の知性も改善できることを示している。 本稿では,神経ロボティクスの発達過程における畳み込みニューラルネットワークモデルへの具体的戦略の適用について検討する。 実験結果から,ロボット指からの固有受容情報は,訓練例や時代が少ない場合,手書きのアラビア数字の認識においてネットワーク精度を向上させることが示されている。 この結果は、幼児の脳画像と縦断的研究に匹敵する。 結論として、これらの知見は、エージェントのトレーニングにおける具体化の関連性を裏付けると同時に、ロボットが人工知能の内部プロセスを表現でき、人間にとってより理解しやすいものにすることができる学習プロセスの人間化への可能性を示す。

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