Abstract-Robot manipulation uppgifter kräver robot modeller. När det inte finns exakta fysiska parametrar för roboten blir det ett tilltalande alternativ att lära sig robotmodeller från data. De flesta inlärningsmetoder är utformade i en övervakad utbildningsram och bygger på tydligt definierade utbildningsset. Vi föreslår en metod som förbättrar inlärningsprocessen genom att använda ytterligare data från andra experiment av roboten eller till och med från experiment med olika robotarkitekturer. Inkorporera erfarenheter från andra experiment kräver överföring lärande som har använts med framgång i maskininlärning. Den föreslagna metoden kan användas för godtycklig robotmodell, tillsammans med alla typer av inlärningsalgoritm. Experimentella resultat visar att överföring av uppgifter mellan olika robotarkitekturer är ett bra koncept. Dessutom uppnås tydliga förbättringar när det gäller framtida kinematiska modeller som lär sig i en uppgifts-rymdkontrolluppgift.
I scenarier för domänöverföring kan tekniker för att minska dimensionaliteten användas för att överföra lärande mellan olika robotar REF.
Alignment-based transfer learning for robot models
{'venue': 'The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}