Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In behavior-based robotics, a robot achieves a required task by using various behaviors as the building blocks for that overall task. A robot behavior in turn is a sequence of sensory states and their corresponding motor actions, and extends in time and space. Making a robot able to learn (or develop) meaningful and purposeful behaviors from its own experiences has played one of the most important roles in intelligent robotics, and have been called the hallmark of intelligence. This book presents a learning system for acquiring robot behaviors by mapping sensor information directly to motor actions. It addresses the integration of three learning paradigms, namely unsupervised learning, supervised learning, and reinforcement learning. The approach is characterized by the use of constructive artificial neural networks, Several novel techniques for robot learning using constructive radial basis function networks are introduced. The learning system is verified by a number of experiments involving a real robot learning different behaviors. It is shown that the learning system is useful as a generic learning component for acquiring diverse behaviors in mobile robots.