用学习算法优化虚拟脊髓机器狗一小时学会走路
据18日《自然·机器智能》杂志报道，为了解动物如何学会走路和从绊倒中学习，德国马克斯·普朗克智能系统研究所（MPI-IS）研究人员建造了一个四足机器狗“莫蒂”，它仅仅用了一小时就学会了走路。 莫蒂充分利用了复杂的腿部力学，通过贝叶斯优化算法指导学习：其足部传感器信息与机器狗中运行的建模虚拟脊髓的目标数据相匹配。机器狗通过不断比较发送的和预期的传感器信息、运行反射循环以及调整其电机控制模式来学习行走。 在人类和动物中，中央模式发生器（CPG）是脊髓中的神经元网络，可在没有大脑输入的情况下产生周期性的肌肉收缩。其有助于生成有节奏的任务，例如步行、眨眼或消化。机器狗莫蒂在大约一小时内比动物更快地优化其运动模式。 在机器狗平稳行走期间，来自其脚部的传感器数据不断与机器狗CPG预测的预期着陆进行比较。如果机器狗绊倒，学习算法会改变腿来回摆动的距离、腿摆动的速度以及腿在地面上的长度。调整后的运动也会影响机器狗利用其腿部力学的能力。......阅读全文
用学习算法优化虚拟脊髓 机器狗一小时学会走路
据18日《自然·机器智能》杂志报道，为了解动物如何学会走路和从绊倒中学习，德国马克斯·普朗克智能系统研究所（MPI-IS）研究人员建造了一个四足机器狗“莫蒂”，它仅仅用了一小时就学会了走路。 莫蒂充分利用了复杂的腿部力学，通过贝叶斯优化算法指导学习：其足部传感器信息与机器狗中运行的建模虚拟脊髓
常见机器学习算法优缺点比较（四）
缺点 · 当观测样本很多时，效率并不是很高； · 对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数； · 对缺失数据敏感； · 对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果样本数量小于特征
常见机器学习算法优缺点比较（一）
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在
准确预测身高？这种机器学习算法能做到
美国密歇根州立大学的研究人员近日开发出一种先进的算法，能够根据个人基因组来预测他们的身高、骨密度，甚至是教育水平。这项成果于近日发表在《Genetics》杂志十月刊上。 这项研究的负责人、密歇根州立大学的Stephen Hsu博士表示这仅仅是开始。“尽管我们现在验证了这一工具的这三个结果，但我
打通算法，让机器人步伐更“社会”
近日，华东师范大学心理与认知科学学院和脑科学与教育创新研究院教授蒯曙光团队利用虚拟现实结合计算建模方法，巧妙地对人类社会行走行为进行了量化，并进一步设计出基于人类行为特性的算法，显著提升了机器人的拟人性以及人机交互体验，有效解决了机器人融入社会场景中的问题。 11月7日，这项横跨人文、科学
常见机器学习算法优缺点比较（三）
优点：实现简单，计算简单； 缺点：不能拟合非线性数据. 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为： 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）； 对上面所有的距离值进行排序； 选前k个最小距离的样本； 根据这k个样本的标签进行
常见机器学习算法优缺点比较（二）
常见算法优缺点 1.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件独立性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使
机器学习新算法加速药物研发进程
据物理学家组织网2月6日报道，加拿大多伦多大学的科研人员最新研制出了一套新的机器学习算法，能生成微小蛋白质分子的3D结构。研究人员指出，新算法有望彻底变革药物的研发进程以及我们对生命的理解。 研发人员之一、多伦多大学的博士生阿里·普勒贾尼解释称，确定蛋白质分子的3D原子结构对于理解它们的工作原
消防机器狗亮相北京科技周 轻松背起小朋友
可以背起小朋友的四足消防机器人 田瑞颖摄 8月20日， 2022年全国科技活动周主场活动暨北京科技周在城市绿心公园启动。 在北京争先展区，搭载危险气液侦检平台的四足消防机器人格外引人注目。这可不是普通的“机械狗”，“身轻力壮”的它不但防火防水，还能背着侦检仪进入各种复杂场景进行勘探，是
机器狗“绝影”等集中亮相 2018世界机器人大会即将开幕
记者从中国电子学会获悉，2018世界机器人大会即将于2018年8月15日至8月19日在北京亦创国际会展中心举行，由论坛、博览会、大赛、地面无人系统活动四大板块组成。 截至目前，大会已经得到了来自联合国工业发展组织（UNIDO）、IEEE机器人与自动化学会（IEEE RAS）、世界工程组织联合会