Learning Motor Skills
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Dez 2013, 2013
Serie: Libro 95 de 153 - Springer Tracts in Advanced Robotics
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783319031934
- Título
- Learning Motor Skills
- Autor
- Jens Kober
- Editorial
- Springer, Palgrave Macmillan Dez 2013
- Año de publicación
- 2013
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319031937
- ISBN 13
- 9783319031934
- Peso del artículo
- 483 gramos
- Dimensiones
- 241x160x17 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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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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