文件名称：ESNmatlab代码-ESN-homeokinesis:动力学与回声状态网络控制的论文
文件大小：53.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 21:41:58
系统开源
ESN程式码ESN同源 动力学与回声状态网络控制的研究 为获得学位论文，我进行了一些实验。 在人工智能方面。 强化学习中的定向探索如果通过经典方法完成高维任务中的强化学习，例如人形机器人中的技能学习，则可能会非常耗时。 在这个项目中，我使用了自组织的动态控制器和概念设计者的思想来指导行为空间的探索，以便在合理的时间内通过较少的试验学习有用的技能。 对于这种方法，我训练了一种递归神经网络（使用回声状态方法），该方法具有从自动运动控制器派生的球形机器人（也使用六脚架和类人机器人）的不同动作。 每个不同的动作都存储在网络内存（由矩阵表示）中，然后使用概念器（表示为矢量）作为过滤器进行复制。 然后将这些运动作为动作提供给机器人，以解决强化学习问题。 在迈克尔·赫尔曼（Michael Herrmann）博士的监督下。 整个项目在10周内完成，范围必须是 您可以在论文文件夹中找到整个文档。 ESNConceptorsTest文件夹中提供了一些用于测试Echo状态网络和Conceptors的示例Matlab代码。 lpzRobots文件夹包含用于所用模拟器的构建。 图片文件夹包含执行的实验的一些示例