Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Based Model Identification System Exploits the Modular Structure of a Bio-Inspired Posture Control Model for Humans and Humanoids

論文の概要: Deep Learning Based Model Identification System Exploits the Modular Structure of a Bio-Inspired Posture Control Model for Humans and Humanoids

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02536v1
Date: Thu, 4 Feb 2021 10:54:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-05 22:11:58.371399
Title: Deep Learning Based Model Identification System Exploits the Modular Structure of a Bio-Inspired Posture Control Model for Humans and Humanoids
Title（参考訳）: 深層学習に基づくモデル同定システムによる人間とヒューマノイドの生体刺激による姿勢制御モデルのモジュール構造解析
Authors: Vittorio Lippi
Abstract要約: 本研究では,DECパラメトリックモデルを用いた姿勢制御のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくシステム同定手法を提案する。提案した制御モデルのモジュラ構造は、異なる自由度を制御するモジュールのパラメータを特定するために同じニューラルネットワークを使用するという意味で、モジュール識別手順の設計にインスピレーションを与えた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work presents a system identification procedure based on Convolutional Neural Networks (CNN) for human posture control using the DEC (Disturbance Estimation and Compensation) parametric model. The modular structure of the proposed control model inspired the design of a modular identification procedure, in the sense that the same neural network is used to identify the parameters of the modules controlling different degrees of freedom. In this way the presented examples of body sway induced by external stimuli provide several training samples at once
Abstract（参考訳）: 本研究では、DEC(Disturbance Estimation and Compensation)パラメトリックモデルを用いた人間の姿勢制御のためのConvolutional Neural Networks(CNN)に基づくシステム識別手順を提案する。提案した制御モデルのモジュラ構造は、異なる自由度を制御するモジュールのパラメータを特定するために同じニューラルネットワークを使用するという意味で、モジュール識別手順の設計にインスピレーションを与えた。このように、外部刺激によって誘導される身体振れの例は、一度にいくつかのトレーニングサンプルを提供します。

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