TY -的A2 Bukovsky, Ivo AU - Kuremoto隆盟——Komoto Takahito盟——小林Kunikazu盟,大林Masanao PY - 2010 DA - 2010/08/17 TI - Parameterless-Growing-SOM语音指令学习系统及其应用SP - 307293六世- 2010 AB -一种改进的自组织映射(SOM) Parameterless-Growing-SOM (PL-G-SOM),本文提出了。克服存在的问题在传统SOM (Kohonen, 1982),各种structure-growing-SOMs或parameter-adjusting-SOMs发明并通常分开。在这里,我们把越来越多的想法索姆(鲍尔和Villmann, 1997;Dittenbach et al . 2000年)和无参数SOM(巴瑞和Sitte, 2006)是一本小说SOM名叫PL-G-SOM实现额外的学习,优化社区保护和自动调优参数。改进SOM应用于构建一个语音指令学习系统合作伙伴机器人采用一个简单的强化学习算法。用户的指令的声音由PL-G-SOM分类,然后机器人根据随机选择一个预期的行动策略。的政策调整机器人的用户给出的奖励或惩罚。感觉地图也是为了表达学习程度的语音指令。学习和其他学习实验使用指令在多种语言包括日本,英语,中文,和马来西亚证实了该系统的有效性。SN - 1687 - 9600你2010/307293 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2010/307293——摩根富林明——《机器人PB - Hindawi出版公司KW - ER