Презентация Reinforcement learning of fuzzy logic controllers онлайн

На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Reinforcement learning of fuzzy logic controllers абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 16 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.

Презентации » Технология » Reinforcement learning of fuzzy logic controllers

Просмотр ВСЕЙ презентации! ЖМИТЕ

Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!

Смотреть онлайн
Скачать

Тип файла:

ppt / pptx (powerpoint)
Всего слайдов:

16 слайдов
Для класса:

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
Размер файла:

322.87 kB
Просмотров:

82
Скачиваний:

0
Автор:

неизвестен

Слайды и текст к этой презентации:

№1 слайд

Содержание слайда: Reinforcement learning of fuzzy logic controllers Nursadyk D.

№2 слайд

Содержание слайда: What is fuzzy logic?

№3 слайд

Содержание слайда: Fuzzy Logic Simple example of the logic for temperature regulator that uses a fan might look like this:

№4 слайд

Содержание слайда:

№5 слайд

Содержание слайда:

№6 слайд

Содержание слайда:

№7 слайд

Содержание слайда:

№8 слайд

Содержание слайда:

№9 слайд

Содержание слайда:

№10 слайд

Содержание слайда: There are three types of scheme: FLC – Fuzzy Logic Controllers NN – Neural Networks RL – Reinforcement Learning

№11 слайд

Содержание слайда: FLC For Sony legged robots, the output action is the discrete command set, each of which can make the robot move single steps in different directions.

№12 слайд

Содержание слайда:

№13 слайд

Содержание слайда: The input state vector is S = [s1, s2]T = [θ, d]T. This behavior is to control the robot to approach the ball by taking action such as MOVE FORWARD, LFFT FORWARD, RIGHT FORWARD, LEFT TURN, or RIGHT TURN, which are provided by low-level walking software. The input state vector is S = [s1, s2]T = [θ, d]T. This behavior is to control the robot to approach the ball by taking action such as MOVE FORWARD, LFFT FORWARD, RIGHT FORWARD, LEFT TURN, or RIGHT TURN, which are provided by low-level walking software.

№14 слайд