用于机器人手比例肌动控制的张量变量混合专家模型
机器人学
2021-05-25 v3 机器学习
摘要
当数据以矩阵或更高维数组（张量）形式组织时，经典回归方法首先将这些数据变换为向量，从而忽略数据的底层结构并增加问题的维度。当仅有少量训练数据时，这种展平操作通常导致过拟合。本文提出一种混合专家模型，利用张量表示对张量值数据进行回归。所提公式考虑了数据的底层结构，并在训练数据较少时仍保持高效。在人工生成数据上的评估，以及从触觉肌动图识别手部动作的离线与实时实验，证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1902.11104,
title = {Tensor-variate Mixture of Experts for Proportional Myographic Control of a Robotic Hand},
author = {Noémie Jaquier and Robert Haschke and Sylvain Calinon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.11104},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in Robotics and Autonomous Systems (RAS). Code and video available at: https://sites.google.com/view/tensor-mixture-of-experts/ . 14 pages, 10 figures, 6 tables