Abstract-I detta papper formaliserar och modellerar vi sammanhang i termer av en uppsättning begrepp baserade i sensorimotoriska interaktioner av en robot. Koncepten är modellerade som en webb med hjälp av Markov Random Field (MRF), inspirerad från konceptet webbhypotes för att representera begrepp i människor. På detta koncept behandlar vi sammanhanget som en latent variabel av Latent Dirichlet Allocation (LDA), som är en allmänt använd metod i beräkningslingvistik för modellering av ämnen i texter. Vi utökar standard LDA-metoden för att göra den inkrementell så att: 1) det inte återlär allt från grunden givet nya interaktioner (dvs. det är online); och 2) det kan upptäcka och lägga till ett nytt sammanhang i sin modell när det behövs. Vi demonstrerar på iCub-plattformen att, delvis på grund av modellering sammanhang på toppen av konceptet webben, vår strategi är adaptiv, online, och robust: det är adaptiv och online eftersom det kan lära sig och upptäcka ett nytt sammanhang från nya interaktioner. Den är robust eftersom den inte påverkas av irrelevanta stimuli och den kan upptäcka sammanhang endast efter några interaktioner. Dessutom visar vi hur man använder det sammanhang man lärt sig i en sådan modell för två viktiga uppgifter: objektigenkänning och planering.
Dessa studier modellerar sammanhang via lokala interaktioner mellan synliga variabler, med undantag för REF som föreslog att använda Latent Dirichlet Allocation för modellering sammanhang.
Learning Context on a Humanoid Robot using Incremental Latent Dirichlet Allocation
{'venue': 'IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}