Learning Motor Skills
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Aug 2016, 2016
Serie: Libro 95 de 153 - Springer Tracts in Advanced Robotics
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents the state of the art in reinforcement learning applied to robotics both in terms of novel algorithms and applications. It discusses recent approaches that allow robots to learn motor.skills and presents tasks that need to take into account the dynamic behavior of the robot and its environment, where a kinematic movement plan is not sufficient. The book illustrates a method that learns to generalize parameterized motor plans which is obtained by imitation or reinforcement learning, by adapting a small set of global parameters and appropriate kernel-based reinforcement learning algorithms. The presented applications explore highly dynamic tasks and exhibit a very efficient learning process. All proposed approaches have been extensively validated with benchmarks tasks, in simulation and on real robots. These tasks correspond to sports and games but the presented techniques are also applicable to more mundane household tasks. The book is based on the first author's doctoral thesis, which won the 2013 EURON Georges Giralt PhD Award. 208 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783319377322
- Título
- Learning Motor Skills
- Autor
- Jan Peters
- Editorial
- Springer International Publishing Aug 2016
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319377329
- ISBN 13
- 9783319377322
- Peso del artículo
- 324 gramos
- Dimensiones
- 235x155x12 mm
- Serie
- Libro 95 de 153: Springer Tracts in Advanced Robotics
This book presents the state of the art in reinforcement learning applied to robotics both in terms of novel algorithms and applications. It discusses recent approaches that allow robots to learn motor.
skills and presents tasks that need to take into account the dynamic behavior of the robot and its environment, where a kinematic movement plan is not sufficient. The book illustrates a method that learns to generalize parameterized motor plans which is obtained by imitation or reinforcement learning, by adapting a small set of global parameters and appropriate kernel-based reinforcement learning algorithms. The presented applications explore highly dynamic tasks and exhibit a very efficient learning process. All proposed approaches have been extensively validated with benchmarks tasks, in simulation and on real robots. These tasks correspond to sports and games but the presented techniques are also applicable to more mundane household tasks. The book is based on the first author’s doctoral thesis, which won the 2013 EURON Georges Giralt PhD Award.
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De la contraportada
This book presents the state of the art in reinforcement learning applied to robotics both in terms of novel algorithms and applications. It discusses recent approaches that allow robots to learn motor
skills and presents tasks that need to take into account the dynamic behavior of the robot and its environment, where a kinematic movement plan is not sufficient. The book illustrates a method that learns to generalize parameterized motor plans which is obtained by imitation or reinforcement learning, by adapting a small set of global parameters, and appropriate kernel-based reinforcement learning algorithms. The presented applications explore highly dynamic tasks and exhibit a very efficient learning process. All proposed approaches have been extensively validated with benchmarks tasks, in simulation, and on real robots. These tasks correspond to sports and games but the presented techniques are also applicable to more mundane household tasks. The book is based on the first author s doctoral thesis, which won the 2013 EURON Georges Giralt PhD Award.
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