Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-Time Progressive Learning: Mutually Reinforcing Learning and Control with Neural-Network-Based Selective Memory

論文の概要: Real-Time Progressive Learning: Mutually Reinforcing Learning and Control with Neural-Network-Based Selective Memory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04223v1
Date: Tue, 8 Aug 2023 12:39:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-09 12:55:29.077488
Title: Real-Time Progressive Learning: Mutually Reinforcing Learning and Control with Neural-Network-Based Selective Memory
Title（参考訳）: リアルタイムプログレッシブラーニング:ニューラルネットワークに基づく選択記憶を用いた相互強化学習と制御
Authors: Yiming Fei, Jiangang Li, Yanan Li
Abstract要約: リアルタイム・プログレッシブ・ラーニング(RTPL)と呼ばれるリアルタイム・プログレッシブ・ラーニング手法を提案する。 RTPLベースの学習と制御は、タスク実行中に徐々に強化される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.31120983784623
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Memory, as the basis of learning, determines the storage, update and forgetting of the knowledge and further determines the efficiency of learning. Featured with a mechanism of memory, a radial basis function neural network (RBFNN) based learning control scheme named real-time progressive learning (RTPL) is proposed to learn the unknown dynamics of the system with guaranteed stability and closed-loop performance. Instead of the stochastic gradient descent (SGD) update law in adaptive neural control (ANC), RTPL adopts the selective memory recursive least squares (SMRLS) algorithm to update the weights of the RBFNN. Through SMRLS, the approximation capabilities of the RBFNN are uniformly distributed over the feature space and thus the passive knowledge forgetting phenomenon of SGD method is suppressed. Subsequently, RTPL achieves the following merits over the classical ANC: 1) guaranteed learning capability under low-level persistent excitation (PE), 2) improved learning performance (learning speed, accuracy and generalization capability), and 3) low gain requirement ensuring robustness of RTPL in practical applications. Moreover, the RTPL based learning and control will gradually reinforce each other during the task execution, making it appropriate for long-term learning control tasks. As an example, RTPL is used to address the tracking control problem of a class of nonlinear systems with RBFNN being an adaptive feedforward controller. Corresponding theoretical analysis and simulation studies demonstrate the effectiveness of RTPL.
Abstract（参考訳）: 記憶は、学習の基盤として、知識の記憶、更新、および忘れることを決定し、さらに学習の効率を決定づける。リアルタイム・プログレッシブ・ラーニング(RTPL)と呼ばれる,放射基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)に基づく学習制御方式を,安定性と閉ループ性能を保証したシステムの未知のダイナミクスを学習するために提案する。適応型神経制御(ANC)における確率勾配降下(SGD)更新法則の代わりに、RTPLは選択型メモリ再帰最小二乗法(SMRLS)アルゴリズムを採用し、RBFNNの重みを更新する。 SMRLSを介してRBFNNの近似能力を特徴空間上に均一に分散し、SGD法の受動的知識忘れ現象を抑制する。その後、RTPLは古典的なANCに対して以下のメリットを達成します。 1)低レベル持続励起(PE)下での学習能力保証 2)学習性能の向上(学習速度,精度,一般化能力) 3)実用用途におけるRTPLの堅牢性を確保する低利得要件。さらに、rtplベースの学習と制御は、タスク実行中に徐々に強化され、長期学習制御タスクに適合する。例えば、RTPLは適応フィードフォワードコントローラであるRBFNNを持つ非線形システムのクラスにおけるトラッキング制御問題に対処するために使用される。対応する理論解析およびシミュレーション研究はrtplの有効性を示す。

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