Robot Learning
J. H. Connell ยท Sridhar Mahadevan
เจฆเจธเฉฐ 2012 ยท The Springer International Series in Engineering and Computer Science เจเจฟเจคเจพเจฌ 233 ยท Springer Science & Business Media
เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ
240
เจชเฉฐเจจเฉ
reportเจฐเฉเจเจฟเฉฐเจเจพเจ เจ
เจคเฉ เจธเจฎเฉเจเจฟเจเจตเจพเจ เจฆเฉ เจชเฉเจธเจผเจเฉ เจจเจนเฉเจ เจเฉเจคเฉ เจเจ เจนเฉ ย เจนเฉเจฐ เจเจพเจฃเฉ
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจฌเจพเจฐเฉ
Building a robot that learns to perform a task has been acknowledged as one of the major challenges facing artificial intelligence. Self-improving robots would relieve humans from much of the drudgery of programming and would potentially allow operation in environments that were changeable or only partially known. Progress towards this goal would also make fundamental contributions to artificial intelligence by furthering our understanding of how to successfully integrate disparate abilities such as perception, planning, learning and action.
Although its roots can be traced back to the late fifties, the area of robot learning has lately seen a resurgence of interest. The flurry of interest in robot learning has partly been fueled by exciting new work in the areas of reinforcement earning, behavior-based architectures, genetic algorithms, neural networks and the study of artificial life. Robot Learning gives an overview of some of the current research projects in robot learning being carried out at leading universities and research laboratories in the United States. The main research directions in robot learning covered in this book include: reinforcement learning, behavior-based architectures, neural networks, map learning, action models, navigation and guided exploration.
Although its roots can be traced back to the late fifties, the area of robot learning has lately seen a resurgence of interest. The flurry of interest in robot learning has partly been fueled by exciting new work in the areas of reinforcement earning, behavior-based architectures, genetic algorithms, neural networks and the study of artificial life. Robot Learning gives an overview of some of the current research projects in robot learning being carried out at leading universities and research laboratories in the United States. The main research directions in robot learning covered in this book include: reinforcement learning, behavior-based architectures, neural networks, map learning, action models, navigation and guided exploration.
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจจเฉเฉฐ เจฐเฉเจ เจเจฐเฉ
เจเจชเจฃเฉ เจตเจฟเจเจพเจฐ เจฆเฉฑเจธเฉ
เจชเฉเฉเจนเจจ เจธเฉฐเจฌเฉฐเจงเฉ เจเจพเจฃเจเจพเจฐเฉ
เจธเจฎเจพเจฐเจเจซเจผเฉเจจ เจ
เจคเฉ เจเฉเจฌเจฒเฉเฉฑเจ
Google Play Books เจเจช เจจเฉเฉฐ Android เจ
เจคเฉ iPad/iPhone เจฒเจ เจธเจฅเจพเจชเจค เจเจฐเฉเฅค เจเจน เจคเฉเจนเจพเจกเฉ เจเจพเจคเฉ เจจเจพเจฒ เจธเจตเฉเจเจฒเจฟเจค เจคเฉเจฐ 'เจคเฉ เจธเจฟเฉฐเจ เจเจฐเจฆเฉ เจนเฉ เจ
เจคเฉ เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เจเจฟเจคเฉเจ เจตเฉ เจเจจเจฒเจพเจเจจ เจเจพเจ เจเจซเจผเจฒเจพเจเจจ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ เจนเฉเฅค
เจฒเฉเจชเจเจพเจช เจ
เจคเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ
เจคเฉเจธเฉเจ เจเจชเจฃเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ เจฆเจพ เจตเฉเฉฑเจฌ เจฌเฉเจฐเจพเจเจเจผเจฐ เจตเจฐเจคเจฆเฉ เจนเฉเจ Google Play 'เจคเฉ เจเจฐเฉเจฆเฉเจเจ เจเจเจเจ เจเจกเฉเจ-เจเจฟเจคเจพเจฌเจพเจ เจธเฉเจฃ เจธเจเจฆเฉ เจนเฉเฅค
eReaders เจ
เจคเฉ เจนเฉเจฐ เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ
e-ink เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ 'เจคเฉ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฒเจ เจเจฟเจตเฉเจ Kobo eReaders, เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เฉเจพเจเจฒ เจกเจพเจเจจเจฒเฉเจก เจเจฐเจจ เจ
เจคเฉ เจเจธเจจเฉเฉฐ เจเจชเจฃเฉ เจกเฉเจตเจพเจเจธ 'เจคเฉ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฆเฉ เจฒเฉเฉ เจนเฉเจตเฉเจเฉเฅค เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค eReaders 'เจคเฉ เฉเจพเจเจฒเจพเจ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฒเจ เจตเฉเจฐเจตเฉ เจธเจนเจฟเจค เจฎเจฆเจฆ เจเฉเจเจฆเจฐ เจนเจฟเจฆเจพเจเจคเจพเจ เจฆเฉ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจเจฐเฉเฅค
