作者: 細胞學 時間: 2025-3-21 23:02
,Hypothetisches Modell der Lernstrukturen bei h?heren Lebewesen,sen beschrieben. Hypothetisch daher, weil die Komplexit?t der Struktur des physiologischen Systems (beim Menschen sind im Gehirn ca. 10. Neuronen verschaltet) eine exakte Analyse des Wirkgefüges unm?glich macht. Dieses Modell enth?lt konzeptionelle Strukturen und kann als allgemeines Referenzmodell 作者: Self-Help-Group 時間: 2025-3-22 03:35 作者: 敬禮 時間: 2025-3-22 08:07 作者: 格子架 時間: 2025-3-22 12:02
Lernen aus Beispielen (induktives Lernen),bzw. Hypothesen abzuleiten und in ihrer Anwendbarkeit und Gültigkeit zu beweisen bzw. zu begründen. Diese F?higkeit beruht auf komplizierten Implementierungen von Beispiel- und Regelr?umen,kann aber in manchen F?llen erhebliche M?chtigkeit erlangen. Für lernende Systeme oder Expertensysteme ist indu作者: Lymphocyte 時間: 2025-3-22 13:20
Lernen in Regelungssystemen,griff adaptive Regelung zusammengefa?t werden k?nnen (Tsypkin, 1973, Saridis, 1979, Astr?m et al., 1977). Sie werden insbesonder dann ben?tigt, wenn klassische mathematische Systeml?sungen zur Regelung des technischen Prozesses nicht angewandt werden k?nnen, da entweder ungenügendes Wissen bezüglich作者: 可能性 時間: 2025-3-22 21:01
Lernende Automatenmodelle,(Fu, 1970a). Das zu l?sende Problem besteht darin, einen endlichen Zustandsautomaten zu finden, dessen Verhalten dasjenige des unbekannten Systems nachbildet. Zwei Ans?tze sind hierzu m?glich. Der erste Ansatz modelliert das unbekannte System als deterministischen endlichen Zustandsautomaten mit zuf作者: AMITY 時間: 2025-3-23 00:55
Lernen durch Analogien,Der Grundgedanke auf dem diese Lernstrategie basiert, ist der der zielgerichteten Transformation relevanten historischen Wissens aus einer Ged?chtnisstruktur, vgl. Abschnitt 2. Hierzu verk?rpern die Probleme aus der Vergangenheit samt den zugeh?rigen L?sungswegen das historische Wissen. Welche Teile作者: 蒼白 時間: 2025-3-23 02:53
Lernen durch Erfahrung,issen zu unterstutzen. Ausgangspunkt seien roboterspezifische Problembereiche wie z.B. das Greifen von Objekten, sowie S?tze bereits vorliegender Heuristiken, die die Probleme l?sen. Danach werden die Suchschritte zur L?sung des vorgegebenen Problems analysiert und die Heuristiken erweitert bzw. ver作者: Coronation 時間: 2025-3-23 07:32
,Konzept eines hierarchischen Robotersystems mit Lernf?higkeit, Die Lernf?higkeit bezieht sich auf die Erstellung von globalen und lokalen Aktionspl?nen sowie der Erweiterung und Verfeinerung der Systemf?higkeit. Die Planungsprobleme sind durch Unsicherheiten und Restriktionen charakterisiert, die eine reibungslose überführung von Anfangszust?nden in definierte作者: Terminal 時間: 2025-3-23 12:57 作者: 高調(diào) 時間: 2025-3-23 14:26 作者: seduce 時間: 2025-3-23 19:44
Rüdiger Dillmanny, explore areas in which integrity is often absent or discredited, and provide a framework and tools to help build better business ethics and corporate social responsibility. The volume aims to reveal that beyond the immediate economic effect, corruption can ruin entire countries by destabilizing k作者: 生命層 時間: 2025-3-24 00:14 作者: cushion 時間: 2025-3-24 06:20
Lernen aus Beispielen (induktives Lernen),bzw. Hypothesen abzuleiten und in ihrer Anwendbarkeit und Gültigkeit zu beweisen bzw. zu begründen. Diese F?higkeit beruht auf komplizierten Implementierungen von Beispiel- und Regelr?umen,kann aber in manchen F?llen erhebliche M?chtigkeit erlangen. Für lernende Systeme oder Expertensysteme ist induktives Lernen unerl??lich.作者: ALLEY 時間: 2025-3-24 09:37
Klassifikation von Lernverfahren,Zur taxonomischen Einordnung maschineller Lernstrategien lassen sich zahlreiche Kriterien zur Klassifizierung, zum Vergleich und zur Abgrenzung unterschiedlicher Verfahren angeben. In dem Bereich der künstlichen Intelligenz sind folgende Kriterien aussagekr?ftig:作者: 新字 時間: 2025-3-24 14:37 作者: 定點 時間: 2025-3-24 16:02 作者: 炸壞 時間: 2025-3-24 21:16 作者: Atmosphere 時間: 2025-3-25 01:21
Fachberichte Messen - Steuern - Regelnhttp://image.papertrans.cn/l/image/585091.jpg作者: 頑固 時間: 2025-3-25 04:13 作者: LOPE 時間: 2025-3-25 10:41 作者: 打包 時間: 2025-3-25 14:04
Lernen in Regelungssystemen,der einen Eingabevektor . auf einen Ausgabevektor . abbildet. Fragestellungen dieser Art treten vor allem bei Regelungsproblemen und der Mustererkennung auf. Im folgenden werden Strukturen und Ans?tze zu adaptiven Regelungssystemen in der Robotik vorgestellt.作者: 與野獸博斗者 時間: 2025-3-25 16:33
Lernende Automatenmodelle,rzu ist, da? die inneren Zust?nde des unbekannten Systems beobachtet werden k?nnen. Der zweite Ansatz sieht das unbekannte System als einen stochastischen Automaten, der durch eine Zufallstransitionsmatrix für jeden m?glichen Eingabevektor charakterisiert ist. Verst?rkungstechniken werden von dem Le作者: 起來了 時間: 2025-3-25 22:51
Lernen durch Erfahrung,euristiken l?st. Dabei werden die Heuristiken w?hrend des Suchprozesses auf ihre Effizienz hin bewertet und als geeignet, weniger geeignet oder ungeeignet klassifiziert. Für Roboteranwendungen kann der oben genannte Zyklus noch durch Simulationsverfahren unterstutzt werden.作者: 藝術(shù) 時間: 2025-3-26 01:12 作者: headlong 時間: 2025-3-26 06:53
,Schlu?bemerkung,e mobile Roboter, ist wesentlich komplexer in seiner Anlage, da die Zielbildung und Verhaltensplanung durch Wahrnehmungsprozesse, Situationsanalysen, Entscheidungsstrukturen sowie Verhaltens- und Wissenskorrekturen charakterisiert ist. Erschwerend kommen die Unsicherheiten in den Wahrnehmungsprozess作者: Allergic 時間: 2025-3-26 11:26
0172-5203 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 rei作者: Blasphemy 時間: 2025-3-26 13:17 作者: 金盤是高原 時間: 2025-3-26 18:46 作者: 寒冷 時間: 2025-3-26 22:39
Book 1988ches ist eine Diskussion des Einsatzes von Lernstrategien für zukünftige, intelligente und autonome Robotersysteme. Es bietet in konzentrierter Form einen überblick über das Gebiet, aufbereitet für den Einsatz in der Robotik.作者: Virtues 時間: 2025-3-27 03:38
0172-5203 iel des Buches ist eine Diskussion des Einsatzes von Lernstrategien für zukünftige, intelligente und autonome Robotersysteme. Es bietet in konzentrierter Form einen überblick über das Gebiet, aufbereitet für den Einsatz in der Robotik.978-3-540-19079-0978-3-642-83409-7Series ISSN 0172-5203 作者: 焦慮 時間: 2025-3-27 06:48
Einleitung,ng, eine Optimierung, oder sogar eine Erweiterung der Systemf?higkeiten durch das System selbst vorsieht. Die Realisierung der Vorstellung, da? ein Roboter selbst?ndig lernt, . er optimal seine Aufgaben zu l?sen hat und diese dann auch ausführt, liegt noch in weiter Ferne作者: FEAS 時間: 2025-3-27 09:28 作者: BLAND 時間: 2025-3-27 17:09
Mechanisches Lernen ohne Transformationsprozesse,es Ausfuhrungselements beschreibt. Die assoziierten Vektorpaare stellen einen Zustandsautomaten dar, der das Verhalten des AusfUhrungselements bezogen auf seine Ein- und Ausgangsvektoren beschreibt. Die Struktur eines solchen Lernelements und die damit verbundene Abspei eher ungsproblematik wird in diesem Abschnitt behandelt.作者: 迅速成長 時間: 2025-3-27 21:10
6樓作者: 巡回 時間: 2025-3-28 00:19
6樓作者: 喃喃而言 時間: 2025-3-28 04:55
6樓作者: visceral-fat 時間: 2025-3-28 08:57
7樓作者: 不近人情 時間: 2025-3-28 11:37
7樓作者: 切割 時間: 2025-3-28 17:28
7樓作者: Ascribe 時間: 2025-3-28 22:32
7樓作者: decode 時間: 2025-3-29 00:02
8樓作者: 信條 時間: 2025-3-29 03:04
8樓作者: Lipohypertrophy 時間: 2025-3-29 07:47
8樓作者: EWE 時間: 2025-3-29 12:52
8樓作者: 預測 時間: 2025-3-29 17:58
9樓作者: 類型 時間: 2025-3-29 23:19
9樓作者: 按時間順序 時間: 2025-3-30 02:12
9樓作者: Overthrow 時間: 2025-3-30 04:45
9樓作者: 沙草紙 時間: 2025-3-30 09:11
10樓作者: JAUNT 時間: 2025-3-30 16:02
10樓作者: left-ventricle 時間: 2025-3-30 19:16
10樓作者: brother 時間: 2025-3-30 23:49
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