ACNMP: نقل المهارات واستقراء المهام من خلال التعلم من العرض التوضيحي والتعلم المعزز من خلال مشاركة التمثيل

العنوان ACNMP: نقل المهارات واستقراء المهام من خلال التعلم من العرض التوضيحي والتعلم المعزز من خلال مشاركة التمثيل
المؤلف Akbulut، M. T.، Öztop، Erhan، Xue، H.، Tekden، A. E.، Şeker، M. Y.، Uğur، E.
تاريخ النشر: 2020
مكان النشر - مطبعة أبحاث ML
الموضوع التعلم العميق، التعلم من العرض التوضيحي، التعلم المعزز، التعلم التمثيلي
النوع وثيقة
اللغة الإنجليزية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة: جامعة اوزيجين
معرف أصل المكتبة 2640-3498
رقم السجل bf595557-5612-421f-b1d6-80b31ea0b084
موقع المكتبة علوم الكمبيوتر
التاريخ 2020
ملاحظات برنامج هورايزون 2020 الإطاري؛ البحوث الأساسية للعلوم والتكنولوجيا التطورية ; جامعة أوساكا؛ توبيتاك
نص عينة لتزويد الروبوتات بمهارات بارعة، يتمثل النهج الفعال في نقل المهارة المطلوبة أولاً عبر التعلم من العرض التوضيحي (LfD)، ثم السماح للروبوت بتحسينها من خلال الاستكشاف الذاتي عبر التعلم المعزز (RL). في هذه الورقة، نقترح إطار LfD+RL جديد، وهو أساسيات الحركة العصبية المشروطة التكيفية (ACNMP)، الذي يسمح بتحسين السياسات بكفاءة في البيئات الجديدة ونقل المهارات بشكل فعال بين العوامل المختلفة. يتم تحقيق ذلك من خلال استغلال التمثيل الكامن الذي تعلمه نموذج العملية العصبية الشرطية (CNP) الأساسي، والتدريب المتزامن للنموذج مع التعلم الخاضع للإشراف (SL) للحصول على المسارات الموضحة وعبر RL لاكتشاف المسار الجديد. من خلال تجارب المحاكاة، نظهر أن (1) ACNMP يمكّن النظام من استقراء المواقف التي يفشل فيها LfD النقي؛ (2) التدريب المتزامن للنظام من خلال SL وRL يحافظ على شكل العروض التوضيحية مع التكيف مع المواقف الجديدة بسبب التمثيلات المشتركة المستخدمة من قبل كلا المتعلمين؛ (3) يتيح ACNMP RL الفعال في أخذ العينات من حيث الحجم في استقراء الوصول إلى المهام مقارنة بالنهج الحالية؛ (4) يمكن استخدام ACNMPs لتنفيذ نقل المهارات بين الروبوتات ذات الشكل المختلف، مع سرعات تعلم تنافسية، والأهم من ذلك، مع عدد أقل من الافتراضات مقارنة بالمناهج الحديثة. أخيرًا، نعرض مدى ملاءمة ACNMPs في العالم الحقيقي من خلال تجارب الروبوت الحقيقية التي تتضمن تجنب العوائق وإجراءات الاختيار والمكان والصب.
Cilt 155
عرض في المصدر جامعة اوزيجين جامعة اوزيجين - محرك بحث الآثار التاريخية والأرشيفات والدوريات
جامعة اوزيجين - محرك بحث الآثار التاريخية والأرشيفات والدوريات جامعة اوزيجين

ACNMP: نقل المهارات واستقراء المهام من خلال التعلم من العرض التوضيحي والتعلم المعزز من خلال مشاركة التمثيل

المؤلف Akbulut، M. T.، Öztop، Erhan، Xue، H.، Tekden، A. E.، Şeker، M. Y.، Uğur، E.
تاريخ النشر 2020
مكان النشر - مطبعة أبحاث ML
الموضوع التعلم العميق، التعلم من العرض التوضيحي، التعلم المعزز، التعلم التمثيلي
النوع وثيقة
اللغة الإنجليزية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة جامعة اوزيجين
معرف أصل المكتبة 2640-3498
رقم السجل bf595557-5612-421f-b1d6-80b31ea0b084
موقع المكتبة علوم الكمبيوتر
التاريخ 2020
ملاحظات برنامج هورايزون 2020 الإطاري؛ البحوث الأساسية للعلوم والتكنولوجيا التطورية ; جامعة أوساكا؛ توبيتاك
نص عينة لتزويد الروبوتات بمهارات بارعة، يتمثل النهج الفعال في نقل المهارة المطلوبة أولاً عبر التعلم من العرض التوضيحي (LfD)، ثم السماح للروبوت بتحسينها من خلال الاستكشاف الذاتي عبر التعلم المعزز (RL). في هذه الورقة، نقترح إطار LfD+RL جديد، وهو أساسيات الحركة العصبية المشروطة التكيفية (ACNMP)، الذي يسمح بتحسين السياسات بكفاءة في البيئات الجديدة ونقل المهارات بشكل فعال بين العوامل المختلفة. يتم تحقيق ذلك من خلال استغلال التمثيل الكامن الذي تعلمه نموذج العملية العصبية الشرطية (CNP) الأساسي، والتدريب المتزامن للنموذج مع التعلم الخاضع للإشراف (SL) للحصول على المسارات الموضحة وعبر RL لاكتشاف المسار الجديد. من خلال تجارب المحاكاة، نظهر أن (1) ACNMP يمكّن النظام من استقراء المواقف التي يفشل فيها LfD النقي؛ (2) التدريب المتزامن للنظام من خلال SL وRL يحافظ على شكل العروض التوضيحية مع التكيف مع المواقف الجديدة بسبب التمثيلات المشتركة المستخدمة من قبل كلا المتعلمين؛ (3) يتيح ACNMP RL الفعال في أخذ العينات من حيث الحجم في استقراء الوصول إلى المهام مقارنة بالنهج الحالية؛ (4) يمكن استخدام ACNMPs لتنفيذ نقل المهارات بين الروبوتات ذات الشكل المختلف، مع سرعات تعلم تنافسية، والأهم من ذلك، مع عدد أقل من الافتراضات مقارنة بالمناهج الحديثة. أخيرًا، نعرض مدى ملاءمة ACNMPs في العالم الحقيقي من خلال تجارب الروبوت الحقيقية التي تتضمن تجنب العوائق وإجراءات الاختيار والمكان والصب.
Cilt 155
جامعة اوزيجين - محرك بحث الآثار التاريخية والأرشيفات والدوريات
جامعة اوزيجين يتم إعادة توجيهك...

يرجى الانتظار