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dc.contributor.advisorOudeyer, Pierre-Yves
dc.contributor.authorMANGIN, Olivier
dc.contributor.otherDupoux, Emmanuel
dc.contributor.otherLopes, Manuel
dc.contributor.otherFilliat, David
dc.date2014-03-19
dc.identifier.urihttps://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01148936
dc.identifier.urihttp://www.theses.fr/2014BORD0002/abes
dc.identifier.uri
dc.identifier.nnt2014BORD0002
dc.description.abstractCette thèse considère l'apprentissage de motifs récurrents dans la perception multimodale. Elle s'attache à développer des modèles robotiques de ces facultés telles qu'observées chez l'enfant, et elle s'inscrit en cela dans le domaine de la robotique développementale.Elle s'articule plus précisément autour de deux thèmes principaux qui sont d'une part la capacité d'enfants ou de robots à imiter et à comprendre le comportement d'humains, et d'autre part l'acquisition du langage. A leur intersection, nous examinons la question de la découverte par un agent en développement d'un répertoire de motifs primitifs dans son flux perceptuel. Nous spécifions ce problème et établissons son lien avec ceux de l'indétermination de la traduction décrit par Quine et de la séparation aveugle de source tels qu'étudiés en acoustique.Nous en étudions successivement quatre sous-problèmes et formulons une définition expérimentale de chacun. Des modèles d'agents résolvant ces problèmes sont également décrits et testés. Ils s'appuient particulièrement sur des techniques dites de sacs de mots, de factorisation de matrices et d'apprentissage par renforcement inverse. Nous approfondissons séparément les trois problèmes de l'apprentissage de sons élémentaires tels les phonèmes ou les mots, de mouvements basiques de danse et d'objectifs primaires composant des tâches motrices complexes. Pour finir nous étudions le problème de l'apprentissage d'éléments primitifs multimodaux, ce qui revient à résoudre simultanément plusieurs des problèmes précédents. Nous expliquons notamment en quoi cela fournit un modèle de l'ancrage de mots acoustiques
dc.description.abstractEnThis thesis focuses on learning recurring patterns in multimodal perception. For that purpose it develops cognitive systems that model the mechanisms providing such capabilities to infants; a methodology that fits into thefield of developmental robotics.More precisely, this thesis revolves around two main topics that are, on the one hand the ability of infants or robots to imitate and understand human behaviors, and on the other the acquisition of language. At the crossing of these topics, we study the question of the how a developmental cognitive agent can discover a dictionary of primitive patterns from its multimodal perceptual flow. We specify this problem and formulate its links with Quine's indetermination of translation and blind source separation, as studied in acoustics.We sequentially study four sub-problems and provide an experimental formulation of each of them. We then describe and test computational models of agents solving these problems. They are particularly based on bag-of-words techniques, matrix factorization algorithms, and inverse reinforcement learning approaches. We first go in depth into the three separate problems of learning primitive sounds, such as phonemes or words, learning primitive dance motions, and learning primitive objective that compose complex tasks. Finally we study the problem of learning multimodal primitive patterns, which corresponds to solve simultaneously several of the aforementioned problems. We also details how the last problems models acoustic words grounding.
dc.language.isoen
dc.subjectApprentissage multimodal
dc.subjectAcquisition du langage
dc.subjectAncrage de symboles
dc.subjectApprentissage de concepts
dc.subjectCompréhension de comportement humains
dc.subjectDécomposition du mouvement
dc.subjectPrimitive motrice
dc.subjectDécomposition de taches
dc.subjectFactorisation de matrice positive
dc.subjectApprentissage par renforcement inverse factorisé
dc.subject.enMultimodal learning
dc.subject.enLanguage acquisition
dc.subject.enSymbol grounding
dc.subject.enConcept learning
dc.subject.enHuman behavior understanding
dc.subject.enMotion decomposition
dc.subject.enMotion primitive
dc.subject.enTask decomposition
dc.subject.enNonnegative matrix factorization
dc.subject.enFactorial inverse reinforcement learning
dc.subject.enDevelopmental robotics
dc.titleEmergence de concepts multimodaux : de la perception de mouvements primitifs à l'ancrage de mots acoustiques
dc.title.enThe Emergence of Multimodal Concepts : From Perceptual Motion Primitives to Grounded Acoustic Words
dc.typeThèses de doctorat
dc.contributor.jurypresidentDroulez, Jacques
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut national de recherche en informatique et en automatique (France)
bordeaux.type.institutionBordeaux
bordeaux.thesis.disciplineInformatique
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2014BORD0002
dc.contributor.rapporteurCangelosi, Angelo
dc.contributor.rapporteurSchwartz, Jean-Luc
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Emergence%20de%20concepts%20multimodaux%20:%20de%20la%20perception%20de%20mouvements%20primitifs%20%C3%A0%20l'ancrage%20de%20mots%20acoustiques&rft.atitle=Emergence%20de%20concepts%20multimodaux%20:%20de%20la%20perception%20de%20mouvements%20primitifs%20%C3%A0%20l'ancrage%20de%20mots%20acoustiques&rft.au=MANGIN,%20Olivier&rft.genre=unknown


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