在纯信息论奖励模型中对执行器进行评估
人工智能
2018-04-11 v1
摘要
AGINAO 通过应用自编程技术构建其认知引擎，以创建互连代码块（codelet）的层次结构——这些是在虚拟机上执行的微小代码段。这些基本处理单元凭借一种奖励概念来评估其适用性与适应度，该奖励由代码块输入状态空间二元划分的自信息增益计算而得。然而，此方法对执行器的评估毫无用处。作为替代，本文提出一种模型，其中执行器通过测量效应器激活及其随之而来的机器人传感器反馈，对处理单元所获得平均奖励的影响来进行评估。
引用
@article{arxiv.1804.03439,
title = {Evaluating Actuators in a Purely Information-Theory Based Reward Model},
author = {Wojciech Skaba},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.03439},
year = {2018}
}
备注
IEEE SSCI 2013, Singapore