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Samstag, 20.03.2010
 
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Methodologies

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Various applications have demonstrated the power of feed-forward networks in their use in robotic applications. Theoretically, feed-forward networks with arbitrary numbers of hidden units are able to represent any Borel-measurable function (i.e., having a limited number of discontinuities). Training of such networks, however, remains a problematic issue.
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Reinforcement Learning


Mostly we learn by interacting with our environment and experiencing success or failure within our intended task – which in turn either reinforces the successful behaviour or drives us to try something else.
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Zerebellare Modelle in der Regelung


Seit der Arbeit von Albus in den 1970ern, werden zerebellare Modelle generell als praktikable Alternativen zum Adressieren von dynamischen Belangen bei Robotersystemen anerkannt. Ermutigende Ergebnisse in der Robotik wurden von Miller et. al in den 1990ern erzielt, wobei die Dynamik von Industrierobotern durch zerebellum-basierte rechnergestützte Modelle verbessert wurde
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