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J-GLOBAL ID：201802262414668286   整理番号：18A0775223

負の報酬生成による環境変化に適応可能な逆強化学習

著者 (6件)： 長谷川智 (電通大) ,  梅内祐太 (電通大) ,  上野史 (電通大) ,  佐藤寛之 (電通大) ,  高玉圭樹 (電通大) ,  山口智浩 (奈良工高専)
資料名： 知能システムシンポジウム講演資料(CD-ROM)  (Proceedings of the SICE Symposium on Intelligent Systems (CD-ROM))
巻： 45th  ページ： ROMBUNNO.C4-2  発行年： 2018年03月07日 
JST資料番号： X0905B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *強化学習 ,  学習制御 ,  機械学習 ,  *迷路【経路】 ,  環境 ,  変動 ,  適応系 ,  目標設定 ,  動機づけ ,  環境変化
準シソーラス用語： 逆強化学習 ,  報酬関数

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 報酬 ,  環境変化 ,  適応 ,  逆強化学習