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Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre En la Figura 5.20 se muestran dos movimientos considerados exitosos según los criterios expuestos en este apartado, uno de ellos realizado con dos dedos (izquierda) y el otro ejecutado con tres dedos (derecha). Si una vez seleccionado R, el movimiento resulta exitoso de acuerdo a los criterios antes expuestos, la configuración final de los dedos tras dicho movimiento se almacena en un vector de 12 componentes denominado θ0. X Z Y Figura 5.20. Movimientos exitosos de aproximación y contacto final con el objeto con dos dedos (izquierda) y con tres dedos (derecha). 3.3.4 Aprendizaje de la red HYPBF asociada al módulo GRASP. En este punto del proceso, nos encontramos en disposición de abordar el aprendizaje de la última etapa, consistente en el aprendizaje de posturas de agarre asociadas a distintos objetos. El vector de entrada establecido en el apartado 3.3.1 se propaga a través de las distintas capas de la red produciendo una salida denotada por θ (Figura 5.11). Este vector se compara con el vector θ0 determinado para determinado objeto en el apartado 3.3.3. Se estable que la función de coste a minimizar durante el 239 X Z Y
Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre aprendizaje sea ( ) 2 ∑ i 0i i . Mediante el método de descenso por el gradiente se H = θ −θ actualizan los valores de los parámetros wki, µkl y σkl de la red HYPBF GRASP hasta que el valor del funcional H
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