Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/2692

Learning rules from cause-effects explanations
Agostini, Alejandro Gabriel; Celaya Llover, Enric; Torras, Carme; Wörgötter, Florentin
Institut de Robòtica i Informàtica Industrial
In this work we propose a learning system to learn on-line an action policy coded in rules using natural human instructions about cause-effect relations in currently observed situations. The instructions only on currently observed situations avoid complicated descriptions of long-run action sequences and complete world dynamics. Human interaction is only required if the system fails to obtain the expected results when applying a rule, or fails to resolve the task with the knowledge acquired so far.
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Representació del coneixement
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
Intelligent robots and autonomous agents
Machine learning
robot-human interaction
cause-effect learning
rule based learning
Robots
Sistemes de control intel·ligents
Aprenentatge automàtic
Classificació INSPEC::Automation::Robots::Intelligent robots
Classificació INSPEC::Cybernetics::Artificial intelligence::Learning (artificial intelligence)
Informe
         

Mostrar el registro completo del ítem

Documentos relacionados

Otros documentos del mismo autor/a

Agostini, Alejandro Gabriel; Celaya Llover, Enric; Torras, Carme; Wörgötter, Florentin
Agostini, Alejandro Gabriel; Celaya Llover, Enric; Torras, Carme; Wörgötter, Florentin
Agostini, Alejandro Gabriel; Wörgötter, Florentin; Celaya Llover, Enric; Torras, Carme
Agostini, Alejandro Gabriel; Torras, Carme; Wörgötter, Florentin
Agostini, Alejandro Gabriel; Torras, Carme; Wörgötter, Florentin