A reinforcement learning approach based on the fuzzy min-max neural network
Φόρτωση...
Ημερομηνία
Συγγραφείς
Likas, A.
Blekas, K.
Τίτλος Εφημερίδας
Περιοδικό ISSN
Τίτλος τόμου
Εκδότης
Περίληψη
Τύπος
Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο
Είδος περιοδικού
peer reviewed
Είδος εκπαιδευτικού υλικού
Όνομα συνεδρίου
Όνομα περιοδικού
Neural Processing Letters
Όνομα βιβλίου
Σειρά βιβλίου
Έκδοση βιβλίου
Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος
Περιγραφή
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.
Περιγραφή
Λέξεις-κλειδιά
fuzzy min-max neural network, reinforcement learning, autonomous vehicle navigation
Θεματική κατηγορία
Παραπομπή
Σύνδεσμος
Γλώσσα
en
Εκδίδον τμήμα/τομέας
Όνομα επιβλέποντος
Εξεταστική επιτροπή
Γενική Περιγραφή / Σχόλια
Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορικής