CAJ | 학술논문

针对传统机器学习框架下设计智能机器人造成的视觉任务执行时学习主动性差、对不确定情况适应性差、知识与能力扩展性差等问题,立足近年来新提出的认知发育思想,提出一种由视觉陌生度驱动的增量自主式视觉学习算法.算法根据在线主成分分析(PCA)计算视觉陌生度,作为Q学习内部动机,以PCA子空间的更新作为知识的主动学习与积累,并由以视觉陌生度为内部动机的Q学习引导,使得机器人能根据所学知识与所“见”场景的陌生程度来决策下一步如何学习.实验结果表明,该算法具有自主探索与学习性能、主动引导机器人学习新知识的能力,以及在线、增量地获取积累知识并发育其智能的能力.
침대전통궤기학습광가하설계지능궤기인조성적시각임무집행시학습주동성차、대불학정정황괄응성차、지식여능력확전성차등문제,립족근년래신제출적인지발육사상,제출일충유시각맥생도구동적증량자주식시각학습산법.산법근거재선주성분분석(PCA)계산시각맥생도,작위Q학습내부동궤,이PCA자공간적경신작위지 식적주동학습여적루,병유이시각맥생도위내부동궤적Q학습인도,사득궤기인능근거소학지식여소“견”장경적맥생정도래결책하일보여하학습.실험결과표명,해산법구유자주탐색여학습성능、주동인도궤기인학습신지식적능력,이급재선、증량지획취적루지식병발육기지능적능력.