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【24h】

Learning Behavior Using Multiresolution Recurrent Neural Network

机译:使用多分辨率递归神经网络的学习行为

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摘要

We propose the multiresolution recurreint neural network to learn behavior based on view and action. Recurrent neural network structure has the multiresolution channel to establish between the view and the action. It is difficult to learn action using only a image generally. We solve this problem by using the 3 kinds of image on the frequency. We control the multiresolution vision using Genetic Algorithm. The action sequences is acquired by the pan-tilt camera.
机译:我们提出了多分辨率递归神经网络来学习基于视图和动作的行为。递归神经网络结构具有在视图和动作之间建立的多分辨率通道。通常仅使用图像来学习动作是困难的。我们通过在频率上使用3种图像来解决此问题。我们使用遗传算法控制多分辨率视觉。动作序列由云台摄像机获取。

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