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J-GLOBAL ID：201202216191140931   整理番号：12A1526325

複数種類の報酬と罰に対応した経験強化型学習の提案と設計指針に関する研究

著者 (1件)： 宮崎和光 (大学評価・学位授与機構)
資料名： 電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集(CD-ROM)  (Proceedings of Annual Conference of Electronics, Information and Systems Society, I.E.E. of Japan)
巻： 2012  ページ： ROMBUNNO.TC15-2  発行年： 2012年09月05日 
JST資料番号： L2171B  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)

シソーラス用語： *強化学習 ,  効果 ,  経験 ,  モデル ,  エージェント ,  欲求 ,  意思決定 ,  *動機づけ ,  実験 ,  不確実性 ,  *指針
準シソーラス用語： 階層モデル ,  学習エージェント ,  数値実験 ,  *設計指針 ,  罰 ,  報酬効果 ,  *目標達成

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 報酬 ,  経験 ,  強化 ,  学習 ,  提案 ,  設計指針 ,  研究