Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 10 pps
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 10 pps
... efficient learning modules for the continuous and smooth mapping domain, the“mixture-of-expert” scheme is superior in managing mapping domainswhich require non-continuous or non-smooth interfaces. ... within the range of the training set) seen in 10 different138 “Mixture-of-Expertise” or “Investment Learning camera setups, from within the square grid of the training positions,located in ... emphasizes an important point for the construction of more pow-erful learning systems: in addition to focusing on output value learning, 132 “Mixture-of-Expertise” or “Investment Learning The solution...
- 16
- 213
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 2 ppsx
... comply to extra constraints.Chapter 9 turns to the next higher level of one-shot learning. Here the learning of prototypical mappings is used to rapidly adapt a learning sys-tem to new context ... investment learning stage, since effort is invested, to train the system for the second,the one-shot learning phase. Observing the context, the system can nowadapt most rapidly by “mixing” the ... disciplines, and in- cludes also material, engineering, control, and communication sci-ences.The time for gathering training data becomes a major issue. Thisincludes also the time for preparing...
- 16
- 188
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 3 ppsx
... training examples in a stochastic sequence. Iterative learning is usually more efficient,particularly w.r.t. memory requirements.Off-line versus On-line Learning and Interferences: Off-line learning ... by the so-called “catastrophic inter-ference”, see “on-line learning below.Batch versus Incremental Learning: Calculating the network weight up-dates under consideration of all training examples ... VariablesNeural Networks Learning LearningMachine Learning Sub-symbolic & Fuzzy Learning LearningMathematics Approximation QuantizationStatistics Regression ClassificationEngineering System Identification...
- 16
- 192
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 11 pps
... ReportSFB360-TR-9 6-3 , Universität Bielefeld, D-33615 Bielefeld. Walter, J., H. Ritter, and K. Schulten (1990, June). Non-linear predic-tion with self-organizing maps. In Int. Joint Conf. on ... SFB360-TR-9 6-4 , TF-AG-NI, Universität Bielefeld, D-33615Bielefeld. Walter, J. and H. Ritter (1996d). Rapid learning with parametrized self-organizing maps. Neurocomputing 12, 131–153. Walter, J. and ... De-partment der Technische Universität München. Walter, J. (1996). SORMA: Interoperating distributed robotics hardware. In Proc. Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA-97), pp. (submit-ted). Walter, ...
- 9
- 332
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 1 docx
... . . . 106 8.1 [a–d] Kinematic workspace of the TUM robot finger . . . . . 108 8.2 [a–e] Training and testing of the finger kinematics PSOM . . 110 Jörg A. Walter Rapid Learning in Robotics Robotics ... example, when a bellJ. Walter Rapid Learning in Robotics 1Die Deutsche Bibliothek — CIP Data Walter, Jörg Rapid Learning in Robotics / by Jörg Walter, 1st ed.Göttingen: Cuvillier, 1996Zugl.: ... . . . . . . . . . . 56J. Walter Rapid Learning in Robotics ixxii LIST OF FIGURESCONTENTS vii8 Application Examples in the Robotics Domain 107 8.1 Robot Finger Kinematics . . . . . . . ....
- 16
- 250
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 4 pdf
... training set, but is performingbadly on the indicated (cross-marked) position.More training data: Over-fitting can be avoided when sufficient trainingpoints are available, e.g. by learning on-line. ... cooperative learning in order to increase speed and ro-bustness of learning, studied e.g. in Walter, Martinetz, and Schulten(1991) and compared to the so-called Neural-Gas Network in Walter (1991) ... achieved by replac-ing the “winner-takes-all” rule (Eq. 3.9) with a “winner-takes-most” or “soft-max” mechanism. For example, by employing Eq. 3.6 in the index spaceof lattice coordinates. Here...
- 16
- 210
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 6 pot
... polynomial in a selected node sub-grid, as described.For the bi-cubic, so-called tensor-product spline is usually com-puted by row-wise spline interpolation and a column spline over the rowinterpolation ... training data. The beginning in- folding of the map, e.g.seen at the lower left corner in Fig. 5.8 demonstrates further that showsmultiple solutions (Eq. 4.4) for finding a best-match in . In ... location ( ) in the map-ping manifold . This is the source of curvature information utilized bythe PSOM to embed a smooth continuous manifold in . However, in certain cases input-output mappings are...
- 16
- 180
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 8 ppt
... Kinematics Mapping 113 -4 0 -3 0 -2 0 -1 00 10 203040 -4 0 -3 0 -2 0 -1 00 10 203090 100 110 120130140150160xyzr s1 s2 A∈S wa a θ Figure 8.5: The same 27 training data vectors ... augmenting 729 joint angle vectors on a rectangular 3 3 3 3 3 3grid in joint angle space with the missing –112 Application Examples in the Robotics Domain -4 0 -3 0 -2 0 -1 00 10 203040 -4 0 -3 0 -2 0 -1 00 10 203090 100 110 120130140150160xyzr ... 102 Application Examples in the Vision Domain7.3 Low Level Vision Domain: a Finger Tip Lo-cation FinderSo far, we have been investigating PSOMs for learning tasks in the contextof...
- 16
- 244
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 9 docx
... Application Examples in the Robotics Domain2. What is the in uence of standard and Chebyshev-spaced samplingof training points inside their working interval? When the data val-ues (here 3 per ... mappings are smooth in certain domains, but non-continuous in others. Then, different types of learning experts, like PSOMs,Meta-PSOMs, LLMs, RBF and others can be chosen. The domain weight-ing ... construct thehigh-dimensional manifold from a small number of training data turns outto be here a many-sided beneficial mechanism for rapid learning. 9.2 “Investment Learning or “Mixture-of-Expertise”...
- 16
- 168
- 0
rapid learning in robotics jorg walter pot
... training examples in a stochastic sequence. Iterative learning is usually more efficient,particularly w.r.t. memory requirements.Off-line versus On-line Learning and Interferences: Off-line learning ... by the so-called “catastrophic inter-ference”, see “on-line learning below.Batch versus Incremental Learning: Calculating the network weight up-dates under consideration of all training examples ... cooperative learning in order to increase speed and ro-bustness of learning, studied e.g. in Walter, Martinetz, and Schulten(1991) and compared to the so-called Neural-Gas Network in Walter (1991)...
- 169
- 236
- 0
Từ khóa: Báo cáo thực tập tại nhà thuốc tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018Nghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thốngchuyên đề điện xoay chiều theo dạngMột số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTPNghiên cứu vật liệu biến hóa (metamaterials) hấp thụ sóng điện tử ở vùng tần số THzđề thi thử THPTQG 2019 toán THPT chuyên thái bình lần 2 có lời giảiGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWANNGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN SLIDETrả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chếNghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúngĐịnh tội danh từ thực tiễn huyện Cần Giuộc, tỉnh Long An (Luận văn thạc sĩ)Chuong 2 nhận dạng rui roKiểm sát việc giải quyết tố giác, tin báo về tội phạm và kiến nghị khởi tố theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn tỉnh Bình Định (Luận văn thạc sĩ)Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)chuong 1 tong quan quan tri rui roGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtĐổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt nam