Dynamic Movement Primitives （DMP），中文译名为动态运动基元、动态运动原语等，最初是由南加州大学的Stefan Schaal教授团队在2002年提出来的，是一种用于轨迹模仿学习的方法，以其高度的非线性特性和高实时性，被应用到机器人的各个领域。时间已经过去了20年，DMP在机器人的规划控制领域也得到了长足的发展和应用，其优点得到了大家的肯定，其缺点也在逐渐被大家发现和解决。
人工神经网络在近年来大放异彩，在图像识别、语音识别、自然语言处理与大数据分析领域取得了巨大的成功，而长短期记忆网络LSTM作为一种特殊的神经网络模型，它又有哪些特点呢？作为初学者，如何由浅入深地理解LSTM并将其应用到实际工作中呢？本文将由浅入深介绍循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的基本原理，并基于Pytorch实现一个简单应用例子，提供完整代码。
本文将介绍在Windows平台上搭建基于github pages 的个人博客网站的过程，以及利用Jekyll进行本地博客调试的过程，对于不懂前端的人来说是一个比较基础的入门教程。
LaTeX渲染已经在全站头部文件引入，可以直接使用，公式块上下使用$$标明，内联公式则用$. 最好不要让公式出现在文章摘要里。
LOFFER是个可以帮助你get off from LOFTER的软件（我知道这个pun很烂）。 这是一个可以直接发布在GitHub page的Jekyll博客，你不需要编写代码或使用命令行即可配置属于你的LOFFER。
Introduction This is the poster of my conference paper published on 2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, Canada. Everyone is free to download the poster from github and pdf and we welcome everyone to contact us for more communications.
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Daiybh