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J-GLOBAL ID：200902113588023886   整理番号：01A0854329

複数の予測モデルを用いた強化学習による非線形制御

Multiple Model-Based Reinforcement Learning of Nonlinear Control.

著者 (4件)： 鮫島和行 (科学技術振興事業団) ,  片桐憲一 (奈良先端科学技術大学院大) ,  銅谷賢治 (科学技術振興事業団) ,  川人光男 (ATR人間情報通信研)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D-2  (IEICE Transactions on Information and Systems, Pt.2 (Japanese Edition))
巻： J84-D-2  号： 9  ページ： 2092-2106  発行年： 2001年09月01日 
JST資料番号： L0197A  ISSN： 0915-1923  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： 本研究では,複数の予測モデルを用いた強化学習方式(MMRL)...

シソーラス用語： 予測誤差 ,...
準シソーラス用語： モジュール分割 ,...

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分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

引用文献 (27件)：

• WELCH, R. B. Adaptation of space perception. 1986, 1, 24-1-24-44
• MCGONIGLE, B. O. Long-term retantion of single and multistate prismatic adaptation by humans. Nature. 1978, 272, 23, 364-366
• WOLPERT, D. M. Internal models in the cerebellum. Trends in Cognitive Sciences. 1998, 2, 9, 338-347
• JACOBS, R. A. Adaptive mixtures of local experts. Neural Computation. 1991, 3, 79-87
• UEDA, N. Deterministic annealing variant of the EM algorithm. Advance in Neural Information Processing Systems. 1995, 7, 545-552

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測モデル ,  強化学習 ,  非線形制御