Merging pruning and neuroevolution: towards robust and efficient controllers for modular soft robots
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial neural networks (ANNs) can be employed as controllers for robotic agents. Their structure is often complex, with many neurons and connections, especially when the robots have many sensors and actuators distributed across their bodies and/or when high expressive power is desirable. Pruning (removing neurons or connections) reduces the complexity of the ANN, thus increasing its energy efficiency, and has been reported to improve the generalization capability, in some cases. In addition, it is well-known that pruning in biological neural networks plays a fundamental role in the development of brains and their ability to learn. In this study, we consider the evolutionary optimization of neural controllers for the case study of Voxel-based soft robots, a kind of modular, bio-inspired soft robots, applying pruning during fitness evaluation. For a locomotion task, and for centralized as well as distributed controllers, we experimentally characterize the effect of different forms of pruning on after-pruning effectiveness, life-long effectiveness, adaptability to new terrains, and behavior. We find that incorporating some forms of pruning in neuroevolution leads to almost equally effective controllers as those evolved without pruning, with the benefit of higher robustness to pruning. We also observe occasional improvements in generalization ability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle