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J-GLOBAL ID：201902244801216245   整理番号：19A0873745

AI,IoTが生み出す自動運転技術と最新研究動向 市街地の自動運転へ向けた深層強化学習・模倣学習の研究動向と応用展望

著者 (1件)： 荒井幸代 (千葉大 大学院工学研究院)
資料名： 月刊車載テクノロジー  (車載テクノロジー)
巻： 6  号： 4  ページ： 11-16  発行年： 2019年01月30日 
JST資料番号： F1332A  ISSN： 2432-5694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・自動車の自動運転の制御に関し,深層強化学習,模擬学習について言及した。
・深層学習と呼ばれる複数の中間層で構成されるニューラルネットワークによる学習と,強化学習を組み合わせた深層強化学習による運転制御則獲得の課題を提示。
・報酬設計に有望とされている逆強化学習の課題に言及,行動の履歴から行動主体の意図(誘因,目的)の推定にもつながることから,自動運転車の備えるべきヒューマンインターフェイス設計論として有用であることを指摘。

シソーラス用語： *強化学習 ,  自動運転 ,  *自動車 ,  機械学習 ,  *学習制御 ,  ヒューマンインタフェイス
準シソーラス用語： *逆強化学習 ,  *自動運転自動車 ,  深層学習 ,  *深層強化学習

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自動車・自動車工業一般  (QG01000P) ,  走行装置  (QG03040V) ,  輸送管理  (TB01060R)

引用文献 (16件)：

• Sutton, R. S., Barto, A. G.: Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press (1998)
• Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Graves, A., Antonoglou, I., Wierstra, D. and Riedmiller, M., Playing Atari with Deep Reinforcement Learning, NIPS Deep Learning Workshop, arXiv:1312.5602 [cs.LG] (2013)
• Pomerleau, D.A., Efficient training of artificial neural networks for autonomous navigation. Neural Computation, 3(1): pp.88-97 (1991)
• Russell, S., Learning agents for uncertain environments (extended abstract). Proceedings of the 11th Annual Conference on Computational Learning Theory (COLT), pp.101-103 (1998)
• Ramachandran, D., & Amir, E., Bayesian inverse reinforcement learning. Proceedings of the 20th In- ternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp.2586-2591 (2007)

タイトルに関連する用語 (9件)： AI ,  IoT ,  研究 ,  動向 ,  市街地 ,  深層強化学習 ,  模倣学習 ,  応用 ,  展望