A connectionist approach for incremental function approximation and on-line tasks

Este trabalho propõe uma nova abordagem conexionista, chamada de IGMN (do inglês Incremental Gaussian Mixture Network), para aproximação incremental de funções e tarefas de tempo real. Ela é inspirada em recentes teorias do cérebro, especialmente o MPF (do inglês Memory-Prediction Framework) e a Int...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor principal: Heinen, Milton Roberto (author)
Formato: doctoralThesis
Idioma:eng
Publicado em: 2011
Assuntos:
Inteligência artificial
Redes bayesianas
Aprendizagem : Maquina
Cluster
Robótica
Machine learning
Artificial neural networks
Incremental learning
Bayesian methods
Gaussian mixture models
Function approximation
Regression
Clustering
Reinforcement learning
Autonomous mobile robots
Texto completo:http://hdl.handle.net/10183/29015
País:Brasil
Oai:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/29015

Texto Completo

http://hdl.handle.net/10183/29015

Registros relacionados