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文档简介
DeepVariationalEncodersfortheSynthesisandClassificationofAnomalousConditionsinRobotTasks,Supervisor:HongZhangJuanRojasPresenter:DongLiu,Outline,BackgroundandStatementRelatedWorkResearchGoal,ResearchContent,andCriticalIssueMethodology,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,2,BackgroundandStatement,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,3,Logisticshowever,itishardtoregularizethecollectionprocess.,RelativeWork,Syntheticdatageneration,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,5,ChristopherP.Burgesset.al2016,KingmaDPet.al2013,RelativeWork,Anomalyclassification,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,6,ResearchGoal,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,7,Leveragethemodellingpowerofthe-VAEanditsabilitytoperformbetteranomalydetectionandclassification.Syntheticallygenerateanomalousdatawiththereconstructiveabilityinroboticsmanipulation.,CriticalIssue,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,8,Thevariabilityoftasks,users,andenvironmentsmakesitdifculttodistinguishthenon-anomalousandanomalousconditions.Awidevarietyofanomaliesexistbutmostanomaliesoccursporadically.Thecollectionofanomaliesisanon-trivialprobleminrobotmanipulation.Featureselectionisafrequentprobleminanomalydetectionandclassication.Thedeterminationofpossiblyrelevantfeaturesisnon-trivialgivenheterogeneoussensordata.,Innovation,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,9,Proposinganewformof-VAE,adeepunsupervisedgenerativeapproachfordisentangledfactorlearningthatcanautomaticallydiscovertheindependentlatentfactorsofvariationinunsuperviseddatafordatageneration.ProposinganewformofdeepvariationalencodersbasedonthetraditionalLSTM-VAEforanomalydetectionandclassification.,Methodology,OverallPlan,Therobotintrospectionmoduleowdiagram,VariationalAutoencoder,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,11,VariationalAutoencoder,Monday,June8,2020,BiomimeticsandIntelligentRoboticLab,12,LSTMVariationalAutoencoder,Monday,June8,2020,Biom
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