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Abbildung 4.3 zeigt einen statischen Subzielgenerator (ein
azyklisches BP-Netz), der als
Antwort auf eine Start/Ziel-Kombination eine
von vornherein festgelegte Zahl von Subzielen liefert.
ist in eine Architektur eingebettet, die Kopien des
Evaluatornetzes mit umfaßt.
Abbildung:
Die Ausgaben des azyklischen Subzielgenerators (die Subziele)
werden von Kopien des differenzierbaren Evaluatormoduls bewertet -
letztere erlauben die Berechnung eines Gradienten für
die Ausgaben des Subzielgenerators (und damit auch für seine Gewichte).
' Eingabevektor ist die
Konkatenation
der vektorwertigen Repräsentation
des Startzustandes und der Repräsentation
des Zielzustandes
.
' Ausgabevektor ist die
Konkatenation
der die Subziele repräsentierenden Vektoren
.
Kopien des Evaluatormodules werden dergestalt
mit dem Subzielgenerator verschaltet (siehe Abbildung 4.3), daß
die Eingabe der -ten Kopie von gleich
ist.
Die Ausgabe der -ten Kopie von wird damit zu
.
Juergen Schmidhuber
2003-02-20
Related links in English: Recurrent networks - Fast weights - Subgoal learning - Reinforcement learning and POMDPs - Unsupervised learning and ICA - Metalearning and learning to learn
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