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文檔簡介
1、目前,在對非線性系統(tǒng)的預測中,使用神經(jīng)網(wǎng)絡的方法已經(jīng)取得了良好的效果和廣泛的應用,特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在預測中更具有優(yōu)勢,但是長期以來其學習方法卻一直沒有較大的提高。 回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種新型的循環(huán)網(wǎng)絡結構與循環(huán)網(wǎng)絡學習方法,它的結構非常類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡,從而表現(xiàn)出了生物循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的典型特性:大量的神經(jīng)元,循環(huán)的路徑,稀疏的隨機連接以及只修改部分的權值;在學習過程中它使用一個大規(guī)模的循環(huán)網(wǎng)絡作為信息的存儲池,然后通過計算這個循
2、環(huán)網(wǎng)絡的狀態(tài)空間對輸出節(jié)點的線性回歸權值,來最小化學習平方誤差,從而達到學習的目的。這些特性使它具備良好的短期記憶能力。針對機器人運動控制的非線性和路徑規(guī)劃的問題,利用回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點,本文做了以下工作。 首先,對機器人足球及機器人足球比賽系統(tǒng)作了介紹。包括足球機器人的運動特點和角色選擇方法。 其次,重點對回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡做了研究和介紹。包括其結構特點、運行機制及學習方法。 然后,針對于回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的這
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