Počet záznamů: 1
Rule-based Analysis of Behaviour Learned by Evolutionary and Reinforcement Algorithms
- 1.
SYSNO ASEP 0311244 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Rule-based Analysis of Behaviour Learned by Evolutionary and Reinforcement Algorithms Překlad názvu Analýza chování naučených algoritmy evolučního a posilovaného učení pomocí pravidel Tvůrce(i) Slušný, Stanislav (UIVT-O)
Neruda, Roman (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
Vidnerová, Petra (UIVT-O) RID, SAI, ORCIDZdroj.dok. Advanced Intelligent Computing Theories and Applications With Aspects of Artificial Intelligence. - Berlin : Springer, 2008 / Huang D.S. ; Wunsch D.C. ; Levine D.S. ; Jo K.H. - ISBN 978-3-540-85983-3 Rozsah stran s. 284-291 Poč.str. 7 s. Akce ICIC 2008. International Conference on Intelligent Computing /4./ Datum konání 15.09.2008-18.09.2008 Místo konání Shanghai Země CN - Čína Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. DE - Německo Klíč. slova radial basis function networks ; reinforcement learning ; evolutionary robotics Vědní obor RIV IN - Informatika CEP 1ET100300419 GA AV ČR - Akademie věd CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) UT WOS 000260436000035 EID SCOPUS 53049106228 DOI https://doi.org/10.1007/978-3-540-85984-0_35 Anotace We study behavioural patterns learned by a robotic agent by means of two different control and adaptive approaches - a radial basis function neural network trained by evolutionary algorithm, and a traditional reinforcement Q-learning algorithm. In both cases, a set of rules controlling the agent is derived from the learned controllers, and these sets are compared. It is shown that both procedures lead to reasonable and compact, albeit rather different, rule sets. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2009
Počet záznamů: 1