論文の概要: Deep Learning based Quasi-consciousness Training for Robot Intelligent Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18955v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 08:27:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:00:59.917549
• Title: Deep Learning based Quasi-consciousness Training for Robot Intelligent Model
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくロボット知能モデルのための準意識訓練
• Authors: Yuchun Li, Fang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ロボットが複雑なタスクを学習し,推論する深層学習に基づくロボット知能モデルについて検討する。 全てのロボットは、人為的行動パターンを訓練するために、少なくとも13年間特別学校に通わなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6916967405051087
• License:
• Abstract: This paper explores a deep learning based robot intelligent model that renders robots learn and reason for complex tasks. First, by constructing a network of environmental factor matrix to stimulate the learning process of the robot intelligent model, the model parameters must be subjected to coarse & fine tuning to optimize the loss function for minimizing the loss score, meanwhile robot intelligent model can fuse all previously known concepts together to represent things never experienced before, which need robot intelligent model can be generalized extensively. Secondly, in order to progressively develop a robot intelligent model with primary consciousness, every robot must be subjected to at least 1~3 years of special school for training anthropomorphic behaviour patterns to understand and process complex environmental information and make rational decisions. This work explores and delivers the potential application of deep learning-based quasi-consciousness training in the field of robot intelligent model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットが複雑なタスクを学習し,推論する深層学習に基づくロボット知能モデルについて検討する。 まず、ロボットインテリジェントモデルの学習過程を刺激するために、環境因子行列のネットワークを構築することにより、損失スコアを最小化するための損失関数を最適化するために、モデルパラメータを粗く微調整しなければなりません。 第二に、初等意識を持つロボットインテリジェントモデルを開発するためには、すべてのロボットは、複雑な環境情報を理解し、処理し、合理的な決定を行うために、人為的行動パターンを訓練するための、少なくとも1～3年の特別教育を受けなければならない。 この研究は、ロボット知能モデル分野におけるディープラーニングに基づく準意識トレーニングの潜在的な応用を探求し、提供する。

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