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Kalman Filter Control Embedded into the Reinforcement Learning Framework

机译:嵌入到强化学习框架中的卡尔曼滤波器控制

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摘要

There is a growing interest in using Kalman filter models in brain modeling. The question arises whether Kalman filter models can be used on-line not only for estimation but for control. The usual method of optimal control of Kalman filter makes use of off-line backward recursion, which is not satisfactory for this purpose. Here, it is shown that a slight modification of the linear-quadratic-gaussian Kalman filter model allows the on-line estimation of optimal control by using reinforcement learning and overcomes this difficulty. Moreover, the emerging learning rule for value estimation exhibits a Hebbian form, which is weighted by the error of the value estimation.
机译:在大脑建模中使用卡尔曼滤波器模型的兴趣日益浓厚。提出的问题是,卡尔曼滤波器模型不仅可以在线用于估计,而且可以用于控制。卡尔曼滤波器最佳控制的常用方法是使用离线后向递归,这对于此目的并不令人满意。在这里,显示出对线性二次高斯卡尔曼滤波器模型的稍许修改允许通过使用强化学习对最佳控制进行在线估计,并克服了这一困难。此外,新兴的用于价值估计的学习规则表现出Hebbian形式,该形式受价值估计的误差加权。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |2004年第3期|p.491-499|共9页
  • 作者

    Istvan Szita; Andras Loerincz;

  • 作者单位

    Department of Information Systems, Eoetvoes Lorand University, Pazmany Peter setany 1/C, H-1117 Budapest, Hungary;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

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