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By Prof. Dr.-Ing. Rüdiger Dillmann (auth.)

Lernende Roboter behandelt Methoden und Lernstrategien der Künstlichen Intelligenz (KI) im Hinblick auf deren Anwendungen in der Robotik. Mehrere Lernschemata werden beschrieben. Lernen wird als das Hinzufügen neuen Wissens zu bestehendem Grundwissen und deren Wechselwirkung verstanden. Verschiedene Formen der Wissensaneignung werden besprochen. Die Lernziele entsprechen dem breiten Spektrum der Anforderungen; der behandelte Stoff reicht vom direkt implementierten Wissen bis hin zur Deutung von Wirkzusammenhängen zwischen durchgeführten Aktionen und sensorisch erfaßten Merkmalen. Ziel des Buches ist eine Diskussion des Einsatzes von Lernstrategien für zukünftige, intelligente und autonome Robotersysteme. Es bietet in konzentrierter shape einen Überblick über das Gebiet, aufbereitet für den Einsatz in der Robotik.

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Hieraus auch die Abbildung Si => mt und von Zwei Schritte sind also zu vollfuhren: mt mt a. Die Erfassung und Übertragung reduzierter Information uber mehrere Kanäle b. 1AC kann jede der Si => Abbildungen durch einen Satz von k QuantisierungsfunkLionen CiI, ... 6). 46 E Cll = {A,B,C, 0, E C12 = {F, G, H, I. K C13 = {M, N, 0, P. 6: Quantisierung von Si über die Quantisierungsfunktionen Cik Die beiden wichtigsten Vorteile dieses Codierschemata sind: - Eine gen aue Variable kann ober mehrere ungenaue Kanäle präzise übertragen werden.

Der Benutzer muß dann entscheiden, welche er fUr die angemessenste hält. 7. Lernen durch Entdeckung: Das System fuhrt eine Agenda, eine Liste mit Aufgaben und Untersuchungen und deren Begrungung und PlausibiIität. Aus dieser Liste wird wiederholt die plausibelste Aufgabe ausgesucht und bearbeitet. Im Verlauf der Berechnungen werden ggf. neue Aufgaben in die Agenda eingetragen, die Plausibilitäten einiger Aufgaben können geändert werden oder neue Konzepte werden eingefuhrt oder bestehende erweitert.

CMAC ist keine reine 1:1 Vektorpaar Zuordnung sondern ein assoziatives Speichersystem, das den Speicherraum durch lokal verallgemeinernde Adressierung der quantitativen Ein- Ausgangszusammenhänge reduziert. Die Grundstruktur von CMACs werden in Albus, 1972, 1982, aus neurophysiologischen Strukturen, speziell des Kleinhirns (cerebellum) abgeleitet. CMAC ist eine modifizierte Version des Perzeptrons, einem trainierbaren Musterklassifikationssystem, das Rosenblatt (1962) als einfachstes Modell des menschlichen visuellen Systems vorgestellt hat.

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