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Neuronale Steuerungsparadigmen für autonome Roboter realisiert durch ein flexibles Software-Tool

Diese Diplomarbeit gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil beschäftigt sich mit der Implementation einer Bibliothek zur Simulation künstlicher neuronaler Netze. Der zweite Teil untersucht und vergleicht verschiedene Lernverfahren zur Steuerung autonomer Roboter. Bei der Implementation der Lernverfahren wird dabei die Netzwerk-Bibliothek als Grundlage benutzt.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:16620
Date26 October 2017
CreatorsHennig, Jon
ContributorsUniversität Leipzig
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relationurn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-163403, qucosa:16340

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