Denna uppsats motiverades av problemet med hur man gör robotar säkring och överföra sin erfarenhet så att de effektivt kan använda förkunskaper och snabbt anpassa sig till nya miljöer. För att ta itu med problemet presenterar vi en inlärningsarkitektur för navigering i molnrobotsystem: Livslångt Förstärkt Lärande (LFRL). I arbetet föreslår vi en kunskapsfusionsalgoritm för uppgradering av en delad modell som används på molnet. Därefter introduceras effektiva överföringsmetoder i LFRL. LFRL är förenligt med människans kognitiva vetenskap och passar bra i molnrobotsystem. Experiment visar att LFRL avsevärt förbättrar effektiviteten i förstärkningslärandet för robotnavigering. Utbyggnaden av molnrobotsystemet visar också att LFRL kan förfalska förkunskaper. Dessutom släpper vi en webbplats för robotisk navigering för att tillhandahålla tjänsten baserad på LFRL: www.shared-robotics.com. och Teknologi. eelium@ust.hk 3 Boyi liu är också med University of Chinese Academy of Sciences. Skådespelerska1: Nästa steg kan ha liten effekt. Skådespelare3:För nästa steg finns det två bättre val. Skådespelerska2: För nästa steg finns det ett mycket visst beslut. 1⁄41⁄4 Mannen måste fatta beslut utifrån schackets regler, sin schackerfarenhet och sina andras schackerfarenheter.
REF studerade FRL-inställningarna i den autonoma navigeringen där huvuduppgiften är att få robotarna att smälta och överföra sina erfarenheter så att de effektivt kan använda förkunskaper och snabbt anpassa sig till nya miljöer.
Lifelong Federated Reinforcement Learning: A Learning Architecture for Navigation in Cloud Robotic Systems
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters, Volume: 4, Issue:4, On Page(s): 4555-4562, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}