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具注意力之變異狀態追蹤器應用於語言視覺導航

為了解決44 pro glove的問題，作者張哲瑋 這樣論述：

近年有許多新興研究提出了處理機器人導航問題的方法，而語言視覺導航任務是其中最為現實的室內導航挑戰任務之一。這些方法中的大多數使用監督式學習將觀察直接映射到動作，或是利用基於策略的強化學習方法對預訓練的策略進行微調，抑或是基於模仿學習來解決語言視覺導航任務。語言視覺導航任務是一種離散控制任務，並且在這個任務中，從模擬器提供的觀察並不是完整的系統狀態。但傳統的強化學習是假設對於系統的觀察為一個符合馬可夫假設的系統狀態，因此並不能直接地用於此第一人稱視角的導航任務。在本研究，嘗試利用強化學習解決此導航任務，並將其視為一為部分可觀察馬可夫決策過程。為了能夠使用強化學習來解決部分可觀察馬可夫決策過程的

問題，一些方法遵循部分可觀察馬可夫決策過程的理論，成功地解決了一些非完美訊息的任務。儘管如此，這些方法中的大多數都適用於一些非現實的部分可觀察環境。例如：基於第三人稱視角機器人控制問題卻沒有提供實際測量值，或是提供部分畫面的電腦遊戲任務而沒有在每個時間點提供完整畫面。因此，本研究提出一種基於現代強化學習的方法來解決這類第一人稱視角並且真實的語言視覺導航任務。此任務在研究中將會被視為一種部分可觀察的問題。本研究中有三重新意。首先，我們提出了一個適合強化學習訓練的環境，可以用於在語言視覺導航任務中訓練策略函數。其次，本論文提出了具注意力之變異狀態追蹤器 (AVAST) 來推測環境的信念狀態，而不是

直接使用循環神經網絡聚合先前的觀察後的隱藏輸出作為環境狀態。與使用可能導致災難性遺忘的普通循環神經網絡不同，研究中所提出的狀態跟踪器使用變異型循環神經網絡和注意機制來估計置信狀態的分佈得以增強泛化的能力。因此，通過使用這種具注意力之變異狀態追蹤器，部分可觀察問題將可以簡化為一般馬可夫決策過程問題。第三，受到傳統強化學習理論的啟發，我們開發了一個簡單但有效的技巧，稱為帶有專家演示課程的循環經驗回放（RECED）。基於動態規劃的概念，若以終止狀態做為起點開始學習估計狀態價值表可以加快值表的訓練過程。因此，專家演示課程的技巧可以通過不同難度的課程幫助機器從終端狀態開始學習直到初始狀態。最後，本研究分

別使用競爭型雙重狀態動作價值學習和離散型柔性演員評論家演算法來引入了基於價值和演員評論家的強化學習方法，以與不同方法進行比較來評估本研究所提出的方法。根據實驗結果，可以發現本文提出的方法對比一些現有的方法具有較好的泛化性。

以使用者為中心需求構面設計之自主居家復健手部輔具

為了解決44 pro glove的問題，作者吳欣耘 這樣論述：

中風是造成全球人口死亡與失能的主要原因之一，近 70%中風患者因手部失能而影響日常生活活動。中風患者復健需要頻繁的往返醫院診所進行復健造成醫療資源的浪費與金錢的消耗。因應疫情時代，醫院診所進行人流的控管，使得醫院診所復健困難重重，因此提倡居家復健(Home-based rehabilitation)顯得很重要，其中的輔助科技更為重要。因此本研究想透過自以使用者為中心-需求構面設計之自主居家復健手部輔具來解決問題。透過問卷調查、日常生活活動作業觀察等方式的半結構式訪談。分析以質性研究為主要方法對專業醫療人員、中風患者及主要照顧者進行手部輔具之日常生活使用不便、使用者需求。本次研究之受測者共招募

26 位，包含 11 位專業醫療人員、10 位中風患者以及 5 為照顧者。訪談之錄音被轉錄並使用定性數據分析軟件 NVivo 12 pro 進行編碼，以使用歸納方法對受訪者進行本質主義的文本分析。將使用者需求與受訪者使用的使用困境進行比較，發現現今手部輔具仍有不足之處。根據數據及文本分析，本研究確定了 94 個開放代碼，24 個主軸代碼並將其整理為 6 個關鍵核心範疇亦即使用者需求構面，分別是為「設備需求」、「情感需求」、「成就需求」、「政策需求」、「安全需求」及「其他需求」。針對所有訪談內容整理出輔具之改善方向，建構出符合人因工程的需求模型。期望未來可針對所分析之使用者需求結果進行手部輔助

設備的萃取，透過真正符合中風患者居家手部復健需求之輔助設備使中風患者能透過居家日常生活活動(Activities of daily living；ADLs)進行有效且持續的復健，除提升日常生活活動獨立執行能力外亦能回歸正常生活，家庭角色及職場，同時降低門診復健所造成的龐大全民健康保險醫療負擔。實現產品落地，促進且推廣自主居家復健，改善中風患者之良好的生活品質。