Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 6 pot
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 ... growing “remoteness” to the trained mapping area. This propertylimits the extrapolation abilities of the PSOM, depending on the particulardistribution of training data. The beginning in- folding ... example, for positioning a robot manipulator at a particular posi-tion in the 3 D workspace, the 6 degress-of-freedom (DOF) of the manipu-lator are under-constrained. There are in nite many solutions...
- 16
- 180
- 0
Rapid Learning in Robotics - Jorg Walter Part 1 docx
... 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, 19 96 Zugl.: Bielefeld, ... . . 1 06 8.1 [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 ... . . . . . . . . . . . 56 J. Walter Rapid Learning in Robotics ixxii LIST OF FIGURESCONTENTS vii8 Application Examples in the Robotics Domain 1078.1 Robot Finger Kinematics . . . . . . ....
- 16
- 250
- 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 ... with a 6 degrees-of-freedom robot manipulator in conjunction with a multi-fingered robot hand.The compromise solution between a mature robot, which is able toJ. Walter Rapid Learning in Robotics ...
- 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 ... elsewhere (Walter and Ritter 1996e; Walter 19 96) . In practice, the time for gathering training data is a significant issue.It includes also the time for preparing the learning set-up, as well...
- 16
- 192
- 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 8 ppt
... 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 0010203040 -4 0 -3 0 -2 0 -1 0010203090100110120130140150 160 xyzr ... three worst cases in the test set(remaining images).Chapter 8Application Examples in the Robotics DomainAs pointed out before in the introduction, in the robotic domain the avail-ability of sensorimotor ... Kinematics Mapping 113 -4 0 -3 0 -2 0 -1 0010203040 -4 0 -3 0 -2 0 -1 0010203090100110120130140150 160 xyzr s1 s2 A∈S wa a θ Figure 8.5: The same 27 training data vectors...
- 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 ... becomes highlightedat the robot finger inverse kinematics problem with 3 inherent degrees-of-freedom (see also 6 D kinematics). Since in many robotics learning tasksthe data set can be actively...
- 16
- 168
- 0
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. ... 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 ... 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 11 pps
... Ad-vances in Neural Information Processing Systems 8 (NIPS*95), pp. 570–5 76. Bradford MIT Press. Walter, J. and H. Ritter (1996c). The NI robotics laboratory. TechnicalReport SFB 360 -TR-9 6- 4 , ... SFB 360 -TR-9 6- 4 , TF-AG-NI, Universität Bielefeld, D-3 361 5Bielefeld. Walter, J. and H. Ritter (1996d). Rapid learning with parametrized self-organizing maps. Neurocomputing 12, 131–153. Walter, J. and ... Martinetz, and K. J. Schulten (1989). Topology-conserving maps for learning visuo-motor-coordination. Neural Net-works 2, 159– 168 .Rosenblatt, F. (1 962 ). Principles of Neurodynamics. Spartan,...
- 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 ... 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: Nghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thốngMột số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTPNghiên cứu tổ chức chạy tàu hàng cố định theo thời gian trên đường sắt việt namGiáo 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 carôtenôitĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWANQuản lý hoạt động học tập của học sinh theo hướng phát triển kỹ năng học tập hợp tác tại các trường phổ thông dân tộc bán trú huyện ba chẽ, tỉnh quảng ninhPhát triển mạng lưới kinh doanh nước sạch tại công ty TNHH một thành viên kinh doanh nước sạch quảng ninhTrả 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 khả năng đo năng lượng điện bằng hệ thu thập dữ liệu 16 kênh DEWE 5000Tìm hiểu công cụ đánh giá hệ thống đảm bảo an toàn hệ thống thông tinThơ nôm tứ tuyệt trào phúng hồ xuân hươngThiết kế và chế tạo mô hình biến tần (inverter) cho máy điều hòa không khíTranh 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)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtGiáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtGiáo 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