A reinforcement learning approach based on the fuzzy min-max neural network

 
δείτε την πρωτότυπη σελίδα τεκμηρίου
στον ιστότοπο του αποθετηρίου του φορέα για περισσότερες πληροφορίες και για να δείτε όλα τα ψηφιακά αρχεία του τεκμηρίου*
κοινοποιήστε το τεκμήριο




1996 (EL)

A reinforcement learning approach based on the fuzzy min-max neural network (EN)

Likas, A (EN)
Blekas, K (EN)

The fuzzy min-max neural network constitutes a neural architecture that is based on hyperbox fuzzy sets and can be incrementally trained by appropriately adjusting the number of hyperboxes and their corresponding volumes. Two versions have been proposed: for supervised and unsupervised learning. In this paper a modified approach is presented that is appropriate for reinforcement learning problems with discrete action space and is applied to the difficult task of autonomous vehicle navigation when no a priori knowledge of the enivronment is available. Experimental results indicate that the proposed reinforcement learning network exhibits superior learning behavior compared to conventional reinforcement schemes. © 1996 Kluwer Academic Publishers. (EN)

journalArticle (EN)

Learning systems (EN)
Autonomous vehicle navigation (EN)
Fuzzy sets (EN)
Neurosciences (EN)
Navigation (EN)
Fuzzy min max neural networks (EN)
Neural networks (EN)
Fuzzy min-max neural network (EN)
Reinforcement learning (EN)
Computer Science, Artificial Intelligence (EN)
Robots (EN)


Neural Processing Letters (EN)

Αγγλική γλώσσα

1996 (EN)

167 (EN)
3 (EN)
1370-4621 (EN)
4 (EN)
ISI:A1996WN61100006 (EN)
172 (EN)

KLUWER ACADEMIC PUBL (EN)




*Η εύρυθμη και αδιάλειπτη λειτουργία των διαδικτυακών διευθύνσεων των συλλογών (ψηφιακό αρχείο, καρτέλα τεκμηρίου στο αποθετήριο) είναι αποκλειστική ευθύνη των αντίστοιχων Φορέων περιεχομένου.