Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Robot learning is an exciting and interdisciplinary eld. This state is re ected in the range and form of the papers presented here. Techniques that have - come well established in robot learning are present: evolutionary methods, neural networkapproaches, reinforcement learning; as are techniques from control t- ory, logic programming, and Bayesian statistics. It is notalbe that in many of the papers presented in this volume several of these techniques are employed in conjunction. In papers by Nehmzow, Grossmann and Quoy neural networks are utilised to provide landmark-based representations of the environment, but di erent techniques are used in each paper to make inferences based on these representations. Biology continues to provide inspiration for the robot learning researcher. In their paper Peter Eggenberger et al. borrow ideas about the role of n- romodulators in switching neural circuits, These are combined with standard techniques from arti cial neural networks and evolutionary computing to p- vide a powerful new algorithm for evolving robot controllers. In the nal paper in this volume Bianco and Cassinis combine observations about the navigation behaviour of insects with techniques from control theory to produce their visual landmarklearning system. Hopefully this convergence of engineering and biol- ical approaches will continue. A rigourous understanding of the ways techniques from these very di erent disciplines can be fused is an important challenge if progress is to continue. Al these papers are also testament to the utility of using robots to study intelligence and adaptive behaviour.

N� de ref. del art�culo 9783540411628

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Advances in Robot Learning : 8th European Workhop on Learning Robots, EWLR-8 Lausanne, Switzerland, September 18, 1999 Proceedings
Editor: Springer
Fecha de publicaci�n: 2000
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3540411623
ISBN 13: 9783540411628
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 11 de largo
Peso: 283 gramos

Acerca de

Sinopsis

This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 8th European Workshop on Learning Robots, EWLR'99, held in Lausanne, Switzerland in September 1999. The seven revised full workshop papers presented were carefully reviewed and selected for inclusion in the book. Also included are two invited full papers. Among the topics addressed are map building for robot navigation, multi-task reinforcement learning, neural network approaches, example-based learning, situated agents, planning maps for mobile robots, path finding, autonomous robots, and biologically inspired approaches.

Rese�a del editor

Robot learning is an exciting and interdisciplinary ?eld. This state is re?ected in the range and form of the papers presented here. Techniques that have - come well established in robot learning are present: evolutionary methods, neural networkapproaches, reinforcement learning; as are techniques from control t- ory, logic programming, and Bayesian statistics. It is notalbe that in many of the papers presented in this volume several of these techniques are employed in conjunction. In papers by Nehmzow, Grossmann and Quoy neural networks are utilised to provide landmark-based representations of the environment, but di?erent techniques are used in each paper to make inferences based on these representations. Biology continues to provide inspiration for the robot learning researcher. In their paper Peter Eggenberger et al. borrow ideas about the role of n- romodulators in switching neural circuits, These are combined with standard techniques from arti?cial neural networks and evolutionary computing to p- vide a powerful new algorithm for evolving robot controllers. In the ?nal paper in this volume Bianco and Cassinis combine observations about the navigation behaviour of insects with techniques from control theory to produce their visual landmarklearning system. Hopefully this convergence of engineering and biol- ical approaches will continue. A rigourous understanding of the ways techniques from these very di?erent disciplines can be fused is an important challenge if progress is to continue. Al these papers are also testament to the utility of using robots to study intelligence and adaptive behaviour.

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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

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