論文の概要: A Behavioral State Vocabulary in Sony ERS-111 R-CODE
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12115v1
- Date: Mon, 13 Jul 2026 19:42:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-15 17:08:29.959247
- Title: A Behavioral State Vocabulary in Sony ERS-111 R-CODE
- Title（参考訳）: Sony ERS-111 R-CODEにおける動作状態の語彙
- Authors: Christopher A. Tucker,
- Abstract要約: この論文は、コーパス全体の名前付き状態を比較して、サンプルセットを構成する繰り返し制御語彙を同定する。
本稿は、この状態に基づく抽象化は、新しいカプセル化された行動ルーチンを構築するための中間表現として有用である、と論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a corpus-level analysis of generated behavior diagrams derived from Sony's R-CODE sample distribution for the ERS-111 AIBO. Rather than reading each script in isolation, the study compares named states across the corpus to identify the recurring control vocabulary that structures the sample set. The resulting aggregate shows that many superficially different routines are built from a compact embodied grammar centered on initialization, sensing, iterative action, synchronization, and recovery. In addition to historical analysis, the paper argues that this form of state-based abstraction is useful as an intermediate representation for constructing new encapsulated behavior routines, especially on constrained native robotic systems where deterministic control, direct hardware access, and modular behavioral composition remain important.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ERS-111AIBOのためのソニーのR-CODEサンプル分布から生成された挙動図をコーパスレベルで解析する。
それぞれのスクリプトを個別に読むのではなく、コーパス全体の名前付き状態を比較して、サンプルセットを構成する反復的な制御語彙を特定する。
結果として得られた集合は、初期化、センシング、反復的行動、同期、回復を中心としたコンパクトな実施文法から、多くの表層的な異なるルーチンが構築されていることを示している。
歴史的分析に加えて,この状態ベース抽象化は,特に決定論的制御,直接ハードウェアアクセス,モジュール型動作構成が重要な制約付きネイティブロボットシステムにおいて,新しいカプセル化行動ルーチンを構築するための中間表現として有用である,と論じている。
関連論文リスト
- Weave of Formal Thought [51.56484100374058]
WoFT(Weave of Formal Thought)は、厳密な構文的検証と学習された構造的表現を結合したパラダイムである。
本稿では,非終端文法記号を直接生成にインターリーブするために,言語モデルを訓練する潜時可変微調整法を提案する。
Pythonでは、RWS目的のStarCoder2-3Bを微調整することで、テキストのみのSFTベースラインと比較して、トーケン毎のクロスエントロピーが14.3%削減される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-24T15:58:11Z) - On the Emergence of Syntax by Means of Local Interaction [0.0]
最小限のシステム上での構文処理の具体例を示す。
このシステムは算術表現文法のメンバシップ問題に基づいて訓練される。
訓練後、内部の$L倍の格子は自発的に順序付き空間的に拡張された表現に自己組織化される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-20T06:10:50Z) - Text-as-Signal: Quantitative Semantic Scoring with Embeddings, Logprobs, and Noise Reduction [0.0]
本稿では,テキストコーパスを定量的意味信号に変換するための実用的なパイプラインを提案する。
本稿では,Qwen埋め込み, UMAP, モデル出力空間から直接導出される意味指標, および3段階の異常検出手順が, 操作用テキスト・アズ・サインのワークフローにどのように組み合わされているかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-17T19:56:29Z) - Structure from Rank: Rank-Order Coding as a Bridge from Sequence to Structure [42.559054240539915]
本稿では,STG-LIFG-PMC経路にインスパイアされたランク順ベースニューラルネットワークを提案する。
まず、このモデルが部分的手がかりから全発話を復元する能力を維持しつつ、効率よく入力を圧縮できることを実証する。
次に,このネットワークは,P3Bノベルティ波に似た,世界レベルのノベルティ検出を行うことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T13:41:45Z) - STELLA: Guiding Large Language Models for Time Series Forecasting with Semantic Abstractions [4.169671705130711]
構造的補足情報や補足情報をマイニングし注入するフレームワークSTELLAを提案する。
StELLAは、入力系列をトレンド、季節性、残留成分に分解する動的セマンティック抽象化機構を採用している。
8つのベンチマークデータセットの実験により、STELLAは長期および短期予測において最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-04T14:56:36Z) - Text-Queried Audio Source Separation via Hierarchical Modeling [53.94434504259829]
本研究では,HSM-TSSという階層的分解フレームワークを提案し,そのタスクをグローバルな意味誘導特徴分離と構造保存音響再構成に分解する。
Q-Audioアーキテクチャは、事前訓練されたグローバルセマンティックエンコーダとして機能するオーディオとテキストのモダリティを調整するために使用される。
本手法は,複雑な聴覚シーンにおけるクエリとのセマンティック一貫性を保ちながら,データ効率のトレーニングによる最先端の分離性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-27T11:00:38Z) - Learning Disentangled Speech Representations [0.412484724941528]
SynSpeechは、非絡み合った音声表現の研究を可能にするために設計された、新しい大規模合成音声データセットである。
本稿では, 線形探索と教師付きアンタングル化指標を併用して, アンタングル化表現学習手法を評価する枠組みを提案する。
SynSpeechは、さまざまな要因のベンチマークを促進し、ジェンダーや話し方のようなより単純な機能の切り離しを期待できると同時に、話者アイデンティティのような複雑な属性を分離する際の課題を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-04T04:54:17Z) - Physics of Language Models: Part 1, Learning Hierarchical Language Structures [51.68385617116854]
トランスフォーマーベースの言語モデルは効率的だが複雑であり、内部の動作や推論メカニズムを理解することは大きな課題である。
本稿では,長文を生成可能な階層規則を生成する合成CFGのファミリーを紹介する。
我々は、GPTのような生成モデルがCFG定義階層を正確に学習し、推論し、それに基づいて文を生成することを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T04:28:16Z) - Prototypical Representation Learning for Relation Extraction [56.501332067073065]
本論文では, 遠隔ラベルデータから予測可能, 解釈可能, 堅牢な関係表現を学習することを目的とする。
文脈情報から各関係のプロトタイプを学習し,関係の本質的意味を最善に探求する。
いくつかの関係学習タスクの結果,本モデルが従来の関係モデルを大きく上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-22T08:11:43Z) - Continuous speech separation: dataset and analysis [52.10378896407332]
自然な会話では、音声信号は連続的であり、重複成分と重複成分の両方を含む。
本稿では,連続音声分離アルゴリズムを評価するためのデータセットとプロトコルについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-30T18:01:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。