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J-GLOBAL ID：200902149627373924   整理番号：01A0696310

川人学習動態脳プロジェクト 強化学習MOSAIC 予測性によるシンボル化と見まね学習

著者 (3件)： 鮫島和行 (JST-ERATO) ,  銅谷賢治 (ATR-JST) ,  川人光男 (JST-ERATO)
資料名： 日本ロボット学会誌  (ロボ學)
巻： 19  号： 5  ページ： 551-556  発行年： 2001年07月15日 
JST資料番号： Y0482A  ISSN： 0289-1824  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 強化学習の分野では,モジュール構造や階層構造を導入される方式...

シソーラス用語： *強化学習 ,...

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分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• [1] K. Doya: “Reinforcement learning in continuous time and space, ” Neural Computation, vol.12, pp.219-245, 2000.
• [2] D.M. Wolpert, C.M. Miall and M. Kawato: “Internal models in the cerebellum, ” Trends in Cognitive Sciences, vol.2, no.9, pp.338-347, 1998.
• [3] 鮫島, 片桐, 銅谷, 川人: “複数の予測モデルを用いた強化学習による非線形制御”, 電子情報通信学会誌 (印刷中) , 2001.
• [4] 鮫島, 片桐, 銅谷, 川人: “モジュール競合による運動パターンのシンボル化と見まね学習”, 電子情報通信学会誌 (投稿中) .
• [5] K. Doya, K. Samejima, K. Katagiri and M. Kawato: “Multi ple model-based reinforcement learning, ”Technical report of Kawato Dynamic Brain Project, KDB-TR-08, 2000.

タイトルに関連する用語 (7件)： 川 ,  学習 ,  脳 ,  プロジェクト ,  強化学習 ,  予測性 ,  シンボル