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J-GLOBAL ID：201902223479208601   整理番号：19A1092608

DQNを用いたMineCraftにおける構造物の自動構築の検討

著者 (3件)： 畠山一輝 (湘南工科大 大学院工学研究科) ,  三川健太 (湘南工科大 大学院工学研究科) ,  小林学 (早稲田大 データ科学総合教セ)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2019  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.D-8-10  発行年： 2019年03月05日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.深層学習は様々な分野で援用され,数多くの新しい応用を生み出している.本研究で対象とする強化学習においても,DQN(Deep Q Network)を始めとする深層学習を用いた様々な手法が提案され,活用されている[1],[2].本...【本文一部表示】

シソーラス用語： *構造物 ,  *システム ,  シミュレータ ,  強化学習 ,  *ゲーム ,  *自動製造システム
準シソーラス用語： *MineCraft

分類 (2件)： 構造設計一般  (RA04010E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 構造物 ,  構築