年別の研究成果
年別の研究成果
フィンガープリント
Kyo Kutsuzawaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
- 1 類似のプロファイル
ネットワーク
国/地域レベルにおける最近の外部共同研究。点をクリックして詳細を開くか、または
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A Survey of Sim-to-Real Transfer Techniques Applied to Reinforcement Learning for Bioinspired Robots
Zhu, W., Guo, X., Owaki, D., Kutsuzawa, K. & Hayashibe, M., 2021, (Accepted/In press) In: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.研究成果: Article › 査読
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Individual deformability compensation of soft hydraulic actuators through iterative learning-based neural network
Sugiyama, T., Kutsuzawa, K., Owaki, D. & Hayashibe, M., 2021 9, In: Bioinspiration and Biomimetics. 16, 5, 056016.研究成果: Article › 査読
Open Access -
Reinforcement Learning for Robotic Assembly Using Non-Diagonal Stiffness Matrix
Oikawa, M., Kusakabe, T., Kutsuzawa, K., Sakaino, S. & Tsuji, T., 2021 4, In: IEEE Robotics and Automation Letters. 6, 2, p. 2737-2744 8 p., 9361338.研究成果: Article › 査読
1 被引用数 (Scopus) -
Spiking Neural Network Discovers Energy-Efficient Hexapod Motion in Deep Reinforcement Learning
Naya, K., Kutsuzawa, K., Owaki, D. & Hayashibe, M., 2021, In: IEEE Access. 9, p. 150345-150354 10 p.研究成果: Article › 査読
Open Access -
Motion Planning with Success Judgement Model Based on Learning from Demonstration
Furuta, D., Kutsuzawa, K., Sakaino, S. & Tsuji, T., 2020, In: IEEE Access. 8, p. 73142-73150 9 p., 9064769.研究成果: Article › 査読
Open Access2 被引用数 (Scopus)