Abstrakt
Praca dotyczy redukcji wymiarowości w problemie zaganiania (spychania) gromady złożonej z dużej liczby dynamicznych obiektów (ludzi, zwierząt, cząstek chemicznych, itp.) przez zespół aktywnych agentów. Proces zaganiania powinien spełniać określone kryteria, a algorytmy działania agentów uzyskiwane są na drodze uczenia. Przy dużej liczbie obiektów w gromadzie powstaje potrzeba redukcji wymiarowości poprzez ekstrakcję cech reprezentujących rozmieszczenie zaganianej gromady w przestrzeni. W pracy przedstawiono propozycj¦ ekstrakcji cech metodami głębokiego uczenia wykorzystującego auto-kodowanie.
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Tytuł wydania:
- XIII Międzynarodowa Konferencja Naukowa Diagnostyka Procesów i Systemów strony 1 - 12
- Język:
- polski
- Rok wydania:
- 2017
- Opis bibliograficzny:
- Szymański K., Jędruch W., Kowalczuk Z.: Uczenie poprzez auto-kodowanie w celu redukcji wymiarowości obrazu w zadaniach zaganiania// XIII Międzynarodowa Konferencja Naukowa Diagnostyka Procesów i Systemów/ : , 2017, s.1-12
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 175 razy