Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/2692
|
Título:
|
Learning rules from cause-effects explanations
|
|
Autor/a:
|
Agostini, Alejandro Gabriel; Celaya Llover, Enric; Torras, Carme; Wörgötter, Florentin
|
|
Otros autores:
|
Institut de Robòtica i Informàtica Industrial |
|
Abstract:
|
In this work we propose a learning system to learn on-line an action policy coded in rules using natural human instructions about cause-effect relations in currently observed situations. The instructions only on currently observed situations avoid complicated descriptions of long-run action sequences and complete world dynamics. Human interaction is only required if the system fails to obtain the expected results when applying a rule, or fails to resolve the task with the knowledge acquired so far. |
|
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Representació del coneixement
-Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
-Intelligent robots and autonomous agents
-Machine learning
-robot-human interaction
-cause-effect learning
-rule based learning
-Robots
-Sistemes de control intel·ligents
-Aprenentatge automàtic
-Classificació INSPEC::Automation::Robots::Intelligent robots
-Classificació INSPEC::Cybernetics::Artificial intelligence::Learning (artificial intelligence) |
|
Derechos:
|
|
|
Tipo de documento:
|
Informe |
|
Compartir:
|
|
Mostrar el registro completo del ítem
