Deep Q-network for social robotics using emotional social signals (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; BELO, JOSÉ PEDRO RIBEIRO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.3389/frobt.2022.880547
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ROBÓTICA; ROBÔS; INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
- Keywords: deep reinforcement learning; deep Q-learning; social robotics; human robot-interaction; human behavior
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Frontiers in Robotics and AI
- ISSN: 2296-9144
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 9, p. 1-19, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
BELO, José Pedro Ribeiro et al. Deep Q-network for social robotics using emotional social signals. Frontiers in Robotics and AI, v. 9, p. 1-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.880547. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Belo, J. P. R., Azevedo, H., Ramos, J., & Romero, R. A. F. (2022). Deep Q-network for social robotics using emotional social signals. Frontiers in Robotics and AI, 9, 1-19. doi:10.3389/frobt.2022.880547 -
NLM
Belo JPR, Azevedo H, Ramos J, Romero RAF. Deep Q-network for social robotics using emotional social signals [Internet]. Frontiers in Robotics and AI. 2022 ; 9 1-19.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.880547 -
Vancouver
Belo JPR, Azevedo H, Ramos J, Romero RAF. Deep Q-network for social robotics using emotional social signals [Internet]. Frontiers in Robotics and AI. 2022 ; 9 1-19.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.880547 - Use of ontology to model the perception of the environment by a humanoid robot
- Using ontology as a strategy for modeling the interface between the cognitive and robotic systems
- A social human-robot interaction simulator for reinforcement learning systems
- Facial recognition experiments on a robotic system using one-shot learning
- Um simulador para robótica social aplicado a ambientes internos
- Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais
- Notes on system optimization with artificial neural networks
- System optimization with artificial neural networks: parallel implementation using transputers
- Neural network for n-stage optimal control problems
- Rede neural com realimentacao para resolver problemas de controle otimo
Informações sobre o DOI: 10.3389/frobt.2022.880547 (Fonte: oaDOI API)
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