Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 2 ppsx
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 2 ppsx
... 2. 1, 2. 4). The DLR Force-Torque-Sensor (FTS) wasdeveloped by the robotics group of Prof. Hirzinger of the DLR, Oberpfaf-fenhofen, and is a spin-off from the ROTEX Spacelab mission D2 (Hirzinger,Brunner, ... 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...
- 16
- 188
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 3 ppsx
... versus On-line Learning and Interferences: Off-line learning al-lows easier control of the training procedure and validity of the data(identification of outliers). On-line, incremental learning is ... VariablesNeural Networks Learning LearningMachine Learning Sub-symbolic & Fuzzy Learning LearningMathematics Approximation QuantizationStatistics Regression ClassificationEngineering System Identification ... the time for gathering training data is a significant issue.It includes also the time for preparing the learning set-up, as well as thetraining phase. Working with robots in reality clearly...
- 16
- 192
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 1 docx
... 123 9 “Mixture-of-Expertise” or “Investment Learning 125 9.1 Context dependent “skills” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 9 .2 “Investment Learning or “Mixture-of-Expertise” Architec-ture ... 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.: ... 1068.1 [a–d] Kinematic workspace of the TUM robot finger . . . . . 1088 .2 [a–e] Training and testing of the finger kinematics PSOM . . 110Jörg A. Walter Rapid Learning in Robotics Robotics deals...
- 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) ... many learning applications desire continuous valuedoutputs. How can the SOM network learn smooth input–output map-pings?Similar to the binning in the hyper-rectangular recursive partitioningalgorithm...
- 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
... augmenting 729 joint angle vectors on a rectangular 3 3 3 3 3 3grid in joint angle space with the missing –1 12 Application Examples in the Robotics Domain -4 0 -3 0 -2 0 -1 0010 20 3040 -4 0 -3 0 -2 0 -1 0010 20 3090100110 120 130140150160xyzr ... Kinematics Mapping 113 -4 0 -3 0 -2 0 -1 0010 20 3040 -4 0 -3 0 -2 0 -1 0010 20 3090100110 120 130140150160xyzr s1 s 2 A∈S wa a θ Figure 8.5: The same 27 training data vectors ... 0. 12 0.061 0.064 0.0083 0.049 0. 025 150 2 4 2. 6 3 .2 2.8 0.11 0.043 0.048 0.0084 0.0097 0.0077150 3 5 2. 6 3 .2 2.9 0.15 0.0 42 0.047 0.0084 0.0050 0.0045Various distance ranges150 2 2.6 3 .2 2.8...
- 16
- 244
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 9 docx
... Investment Learning Phase Meta-Box c X1 X 2 parameters or weights ω T-Box Prototypical Context (1) (1) (2) (2) Figure 9 .2: The Investment Learning Phase. In the investment learning ... at any time.9 .2 “Investment Learning or “Mixture-of-Expertise” Architecture 127 9 .2 “Investment Learning or “Mixture-of-Expertise”ArchitectureHere, we approach a solution in a modular way ... Application Examples in the Robotics Domain 2. 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...
- 16
- 168
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 10 pps
... emphasizes an important point for the construction of more pow-erful learning systems: in addition to focusing on output value learning, 1 32 “Mixture-of-Expertise” or “Investment Learning The solution ... random lo-cations (from 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 ... well as the T-BOX/META-BOX approach are very efficient learning modules for the continuous and smooth mapping domain, the“mixture-of-expert” scheme is superior in managing mapping domainswhich...
- 16
- 213
- 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 ... Topology-conserving maps for learning visuo-motor-coordination. Neural Net-works 2, 159–168.Rosenblatt, F. (19 62) . Principles of Neurodynamics. Spartan, New York.Rumelhart, D., G. Hinton, ... 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...
- 9
- 332
- 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 ... 123 9 “Mixture-of-Expertise” or “Investment Learning 125 9.1 Context dependent “skills” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 9 .2 “Investment Learning or “Mixture-of-Expertise” Architec-ture ... 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...
- 169
- 236
- 0
Từ khóa: Báo cáo quy trình mua hàng CT CP Công Nghệ NPVchuyên đề điện xoay chiều theo dạngNghiên cứu tổ hợp chất chỉ điểm sinh học vWF, VCAM 1, MCP 1, d dimer trong chẩn đoán và tiên lượng nhồi máu não cấpMột số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTPđề 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 carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitPhối hợp giữa phòng văn hóa và thông tin với phòng giáo dục và đào tạo trong việc tuyên truyền, giáo dục, vận động xây dựng nông thôn mới huyện thanh thủy, tỉnh phú thọNghiên 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 chúngQuản 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)Tranh tụng tại phiên tòa hình sự sơ thẩm theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn xét xử của các Tòa án quân sự Quân khu (Luận văn thạc sĩ)Nguyên tắc phân hóa trách nhiệm hình sự đối với người dưới 18 tuổi phạm tội trong pháp luật hình sự Việt Nam (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtHIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH XỬ LÝ BÙN HOẠT TÍNH BẰNG KIỀMTÁI CHẾ NHỰA VÀ QUẢN LÝ CHẤT THẢI Ở HOA KỲ