文献

J-GLOBAL ID：200902102328304243   整理番号：99A0013753

正則化理論を用いた連続的状態と行動を扱う強化学習

Reinforcement Learning Using Regularization Theory to Treat the Continuous States and Actions.

著者 (3件)： 深尾隆則 (京大 大学院) ,  稲山典克 (ネスレ日本) ,  足立紀彦 (京大 大学院)
資料名： システム制御情報学会論文誌  (Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers)
巻： 11  号： 11  ページ： 593-599  発行年： 1998年11月 
JST資料番号： L0070A  ISSN： 1342-5668  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： 正則化理論による関数近似手法をQ-learningのアルゴリ...

シソーラス用語： 人工知能 ,...
準シソーラス用語： 経路計画

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• 自律エージェント研究会. 強化学習に関する調査報告書. 1996
• WATKINS, C. J. C. H. Technical note:Q-learning. Machine Learning. 1992, 8, 279-292
• LIN, L. J. Scaling up reinforcement learning for robot control. 10th Int.Conf.on Machine Learning. 1993, 182-189
• GIROSI, F. Some extensions of radial basis function and their applications in artificial intelligence. Compu.Math.Applic. 1992, 24, 12, 61-80
• BROOMHEAD, D. S. Multivariable functional interpolation and adaptive networks. Complex Systems. 1988, 2, 321-355

タイトルに関連する用語 (4件)： 正則化 ,  理論 ,  行動 ,  強化学習