目    录

摘要 I

引言 1

一、介紹 1

二、机器学习与优化的整合 2

三、整合 2

四、互动机器学习 3

五、用于图像分割的交互式机器学习 3

六、基于手势的音乐的交互式机器学习 4

七、案例分析 5

八、实验 5

九、结论 6

参考文献 7

机器学习与机器人学习优化的集成

引言: 机器人技术的学习能力被认为是人工智能面临的主要挑战之一。尽管在机器人技术中的众多领域中，机器学习早已被确定为核心技术，但最近机器人学习尤其由于优化与机器学习之间的边界的理论进步而面临重大挑战。事实上，机器学习和优化的整合据报道能够显着提高决策系统的决策质量和学习能力。这里描述了机器学习和优化的新颖集成，它可以应用于机器人学习的复杂和动态环境。此外，借助教育机器人套件，评估了所提出的方法。

（一）介绍

 

今天，学习已成为机器人研究的主要部分[1]。机器人技术中的机器学习算法，尤其是自主控制和传感中的机器学习算法，正被用于解决大量数据集可用的困难问题，这些数据集使机器人能够有效地自学[2]。机器学习作为计算机科学的一个子领域已经从模式识别和计算学习理论的研究发展而来[3]。此外，机器学习被认为是人工智能的一个研究领域，它使计算机能够从数据中学习[4]。为此，ML探索了可以预测和学习可用数据集的模型的开发[5]。这些模型借助于能够进行数据驱动预测的算法而不是遵循显式代码[6]。因此，机器学习经常用于一系列问题，其中设计精确算法是不实际的。从这个意义上说，机器学习可以取代人类在信息治疗方面的专业知识[7]。就此而言，机器学习提供了用于处理数据集和提供预测的算法工具。事实上，机器学习倾向于模仿人类技能，在大多数情况下，通过理论或经验考虑来确定令人满意的解决方案[8]。

机器学习在机器人中的应用对机器人学习有很大的贡献，但是在快节奏的同时还在进步[1]。机器人视觉[9]，机器人导航[10]，现场机器人[11]，人形机器人[12]，腿式运动[13]，建模车辆动力学[14]，医学和外科机器人[15]，越野粗糙 - 地形移动机器人导航[20]，在机器人技术领域中很少使用机器学习技术的领域已经变得流行。因此，明确证明机器学习近年来已成为机器人技术的重要组成部分。事实上，这是对传统编码解决方案难以解决的问题的回应。例如，在各种机器人平台中，模仿学习技术[16]，逆最优控制方法[17]，示范编程[18]和监督学习技术[7]已成为常态。机器人技术中使用的其他最值得注意的ML技术包括：用于大数据的ML技术[19]，自我监督学习[20]，强化学习[21]和多智能体学习[22]。

（二）机器学习与优化的整合

1、优化和机器学习的交叉研究领域最近聘请了领先的科学家[23]。机器学习已从优化中受益，另一方面机器学习也有助于优化。今天，机器学习被视为人类信息处理专业知识的特殊替代品[24]。此外，机器学习具有简化优化功能的能力[25]。优化是自动改进决策的巨大力量源泉[26]。但是，在包括机器人技术在内的现实应用中，优化并没有机会充分发挥它的潜力[27]。这通常是由于手头复杂问题的缺失，复杂性或低效优化功能[28]。然而在这种情况下，机器学习已经展示了基于可靠数据集的可用性对整个或部分优化函数建模的能力[24]。关于机器人问题的一些案例研究已经在文献中进行了调查，例如[29]，其中机器学习技术简化了复杂的优化功能。

2、机器人学习的长期愿景是开发一个具有自助服务功能的全自动系统[18]。为了实现这一目标，机器学习和优化整合的新思路[19]旨在通过有效地自动化决策任务来简化整个学习过程，而无需昂贵的学习曲线[1]。在这种情况下，学习过程被视为自动最优决策的副产品。

3、从与优化集成的可用数据集中学习可以应用于各种复杂，动态和随机问题[23]。据报道，通过向最终用户提供更多功能，这种集成在提高自动化水平方面非常出色[30]。但是，最终用户应指定数据集，所需输出和CPU时间。设置CPU时间以限制优化算法的运行时间，这可以称为“学习时间”。 机器学习和优化的新颖集成已经被用于解决许多复杂的案例[31]。考虑到这些例子，观察到一旦正确的机器学习技术和优化设计的组合，适合于手头的问题，进一步的算法选择，适应和集成，以自动化的方式完成，并提供完整的学习解决方案到最终用户[6]。

（三）整合

1、根据当前问题的特征和数据集的可用性，局部优化算法[32]的安排对于提出最优决策至关重要。可是，导致局部最优的局部搜索是解决离散和连续优化问题的基本原则。在这种情况下，需要设计能够固化局部最佳陷阱的系统。为此，使用反应搜索优化（RSO）方法[33]。反应搜索优化（RSO）方法实现了将机器学习技术集成到本地和启发式搜索[25]中，以解决现实生活中的优化问题[5]。反应搜索优化（RSO）包括一个所谓的“机器学习应用程序构建器”[34]，用于设计一个接收数据集，指导研究并提供有竞争力的应用程序的系统。事实上，“机器学习应用程序构建器”模仿了为系统提供自动化的人类技能，该系统负责算法选择和参数调整。事实上，人类大脑可以根据之前的观察结果快速学习并推动未来的决策[8]。这是将机器学习技术插入学习曲线的主要灵感来源。这被称为脑机优化[35]，它是反应搜索优化（RSO）的重要组成部分。反应搜索优化（RSO）的构建块包括神经网络，统计，人工智能，强化学习以及主动或查询学习[24]。反应搜索优化（RSO）的特征包括在工作中学习，快速生成和分析许多替代方案，对假设情景的有效分析，灵活的决策支持，解决方案的多样性以及任何时候的解决方案[25]。

（四）互动机器学习

1. 应用的机器学习工作流程通常涉及长而复杂的迭代。该过程从领域专家提供的数据开始，或者专门为目标应用程序收集。然后，机器学习从业者与领域专家合作，确定表示数据的功能。接下来，从业者尝试不同的机器学习算法，迭代调整参数，调整功能，有时收集更多数据以改进目标性能指标。然后，从业者和领域专家进一步检查结果，以通知随后的迭代。在这个长周期结束时，模型以多种方式更新，并且可能与前一次迭代完全不同。此外，模型空间的这种迭代探索主要由机器学习从业者驱动，他们依赖于他们对机器学习技术的理解，在每次迭代中进行明智的模型更新。

2. 相比之下，交互式机器学习中的模型更新更快（模型立即响应用户输入而更新），重点（仅更新模型的特定方面）和增量（更新的幅度很小;只需一次更新，模型就不会发生剧烈变化。这允许用户以交互方式检查

他们行动的影响，并调整后续投入，以获得所需的行为。由于这些快速的交互周期，即使是很少或没有机器学习专业知识的用户也可以通过低成本的试错法或集中的输入和输出实验来引导机器学习行为。

3. 也许最熟悉的实际应用中交互式机器学习的例子是推荐系统，如阿里爸爸产品推荐，土豆电影推荐和QQ音乐推荐。 推荐系统的用户经常被问到关于他们对个别项目的偏好的目标问题（例如，他们通过喜欢或不喜欢它们来提供）。 然后将这些偏好迅速纳入基础学习系统，以用于后续建议。 如果推荐系统在合并新偏好之后开始推荐不期望的项目，则用户可以尝试通过校正系统或在将来提供不同的偏好信息来重定向系统。

（五）用于图像分割的交互式机器学习

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