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Approche neuromimétique modulaire pour la commande d''un système robot-vision

AUTHOR Hermann-G
PUBLISHER Omniscriptum (02/28/2018)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Les travaux du laboratoire se concentrent autour du contr le neuromim tique d'une plate-forme robot- vision. Dans ce cadre, ce travail de th se concerne l'application des r seaux de neurones artificiels la commande d'un bras robotique par asservissement visuel. Cette tude porte plus particuli rement sur l'apprentissage modulaire, afin de r aliser des contr leurs neuromim tiques. Nous avons utilis des cartes auto-organisatrices pour apprendre des fonctions robotiques. Celle-ci ont t choisies pour la simplicit de leur algorithme et leur capacit de g n ralisation, avantages qui nous permettent d'ex cuter un apprentissage en ligne, en temps r el. Cependant, ces cartes souffrent de la dimensionnalit de l'espace d'entr es, li e la complexit de la t che accomplir. Face ce probl me de dimensionnalit , nous proposons de d composer la t che en modules, chacun des modules tant alors constitu de r seaux de neurones artificiels de dimensionnalit plus petite.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786131542473
ISBN-10: 6131542473
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: French
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Page Count: 152
Carton Quantity: 52
Product Dimensions: 6.00 x 0.35 x 9.00 inches
Weight: 0.51 pound(s)
Country of Origin: FR
Subject Information
BISAC Categories
Technology & Engineering | Engineering (General)
Technology & Engineering | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Les travaux du laboratoire se concentrent autour du contr le neuromim tique d'une plate-forme robot- vision. Dans ce cadre, ce travail de th se concerne l'application des r seaux de neurones artificiels la commande d'un bras robotique par asservissement visuel. Cette tude porte plus particuli rement sur l'apprentissage modulaire, afin de r aliser des contr leurs neuromim tiques. Nous avons utilis des cartes auto-organisatrices pour apprendre des fonctions robotiques. Celle-ci ont t choisies pour la simplicit de leur algorithme et leur capacit de g n ralisation, avantages qui nous permettent d'ex cuter un apprentissage en ligne, en temps r el. Cependant, ces cartes souffrent de la dimensionnalit de l'espace d'entr es, li e la complexit de la t che accomplir. Face ce probl me de dimensionnalit , nous proposons de d composer la t che en modules, chacun des modules tant alors constitu de r seaux de neurones artificiels de dimensionnalit plus petite.
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