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01.08.2016 | Ausgabe 4/2016 Open Access

Cognitive Computation 4/2016

Toward Self-Referential Autonomous Learning of Object and Situation Models

Zeitschrift:
Cognitive Computation > Ausgabe 4/2016
Autoren:
Florian Damerow, Andreas Knoblauch, Ursula Körner, Julian Eggert, Edgar Körner
Wichtige Hinweise
Florian Damerow and Andreas Knoblauch have equally contributed to this work.

Abstract

Most current approaches to scene understanding lack the capability to adapt object and situation models to behavioral needs not anticipated by the human system designer. Here, we give a detailed description of a system architecture for self-referential autonomous learning which enables the refinement of object and situation models during operation in order to optimize behavior. This includes structural learning of hierarchical models for situations and behaviors that is triggered by a mismatch between expected and actual action outcome. Besides proposing architectural concepts, we also describe a first implementation of our system within a simulated traffic scenario to demonstrate the feasibility of our approach.

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