Evolución de redes neuronales locales
La generación de controladores para agentes autónomos es un problema complejo, principalmente cuando el agente debe aprender comportamientos diferentes a aplicar en distintas áreas del ambiente. Se han realizado muchos desarrollos que involucran el uso de redes neuronales para actuar como controlado...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2001
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21656 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La generación de controladores para agentes autónomos es un problema complejo, principalmente cuando el agente debe aprender comportamientos diferentes a aplicar en distintas áreas del ambiente. Se han realizado muchos desarrollos que involucran el uso de redes neuronales para actuar como controladores. Sin embargo, las redes neuronales son aproximadores globales o locales con restricciones, lo que en general limita su aplicabilidad en estos casos. En este trabajo se plantea un mecanismo evolucionario para obtener controladores formados por redes neuronales locales. El mecanismo es aplicado inicialmente a la aproximación de funciones continuas y no continuas. |
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