Unsupervised Grounding of Spatial Relations
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00190987" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00190987 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://nbu.bg/cogs/eurocogsci2011/proceedings/pdfs/EuroCogSci-paper194.pdf" target="_blank" >http://nbu.bg/cogs/eurocogsci2011/proceedings/pdfs/EuroCogSci-paper194.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Unsupervised Grounding of Spatial Relations
Popis výsledku v původním jazyce
We present an unsupervised connectionist model for grounding color, shape and spatial relations of two objects in 2D space. The model constitutes a two-layer architecture that integrates information from visual and auditory inputs. The images are presented as the visual inputs to an artificial retina and five-word sentences describing them (e.g.~``Red box above green circle'') serve as auditory inputs with phonological encoding. The visual scene is represented by the Self-Organizing Map(s) and the auditory description is processed by a recursive SOM (RecSOM) that learns to topographically represent sequences. Primary representations are integrated in a multimodal module (implemented by SOM or Neural Gas algorithms) in the second layer using self-organizing units with conjunctive representations. We tested this two-layer architecture in two versions (a single SOM representing color, shape and spatial relations vs. biologically inspired separate SOMs for spatial relations and for shape a
Název v anglickém jazyce
Unsupervised Grounding of Spatial Relations
Popis výsledku anglicky
We present an unsupervised connectionist model for grounding color, shape and spatial relations of two objects in 2D space. The model constitutes a two-layer architecture that integrates information from visual and auditory inputs. The images are presented as the visual inputs to an artificial retina and five-word sentences describing them (e.g.~``Red box above green circle'') serve as auditory inputs with phonological encoding. The visual scene is represented by the Self-Organizing Map(s) and the auditory description is processed by a recursive SOM (RecSOM) that learns to topographically represent sequences. Primary representations are integrated in a multimodal module (implemented by SOM or Neural Gas algorithms) in the second layer using self-organizing units with conjunctive representations. We tested this two-layer architecture in two versions (a single SOM representing color, shape and spatial relations vs. biologically inspired separate SOMs for spatial relations and for shape a
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AN - Psychologie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the European Conference on Cognitive Science
ISBN
978-954-535-660-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
443-450
Název nakladatele
New Bulgarian University
Místo vydání
Sofia
Místo konání akce
Sofia
Datum konání akce
21. 5. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—