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000096291 1001_ $$aCruellas Labella, Rubén
000096291 24200 $$aAdaptative learning based on the maintenance of neural organizational invariances
000096291 24500 $$aAprendizaje adaptativo basado en el mantenimiento de invariancias organizacionales neuronales
000096291 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2020
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000096291 520__ $$aDurante las últimas décadas se están utilizando herramientas que vienen de la física para estudiar sistemas biológicos. En estos estudios se ha observado que los sistemas biológicos no se posicionan en una fase u otra, sino que suelen posicionarse en la transición de ambas para mejorar su capacidad de adaptación.<br />En un artículo de la revista Scientific Reports se propone un mecanismo de aprendizaje que genera comportamientos adaptativos, en entornos sencillos, buscando los puntos críticos, que son las transiciones de fase comentadas anteriormente.<br />Este trabajo consiste en replicar el algoritmo de aprendizaje y extender sus resultados en entornos más complejos. Los entornos, que se explicarán en la memoria, son: un robot móvil en un entorno uniforme y en otro irregular, un péndulo con la barra fija y un robot de dos piernas que aprende a andar y a levantarse.<br />En todos los entornos se observa que, simplemente buscando estos puntos críticos, los agentes generan comportamientos interesantes sin haber sido programados para ello. Además, la complejidad de su comportamiento aumenta tal como se aumenta el tamaño de las redes neuronales.<br /><br />
000096291 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Industrial
000096291 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000096291 700__ $$aGonzález Bedia, Manuel$$edir.
000096291 700__ $$aAguilera Lizarraga, Miguel$$edir.
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