文献

J-GLOBAL ID：200902198569988132   整理番号：95A0382289

知識獲得と機械学習の現状 強化学習の特徴と発展の方向

Special Issue on Recent Trends in Knowledge Acquisition and Machine Learning. A Survey on Reinforcement Learning.

著者 (3件)： 山村雅幸 (東京工大 大学院 総合理工学研究科) ,  宮崎和光 (東京工大 大学院 総合理工学研究科) ,  小林重信 (東京工大 大学院 総合理工学研究科)
資料名： システム/制御/情報  (システム制御情報学会誌)
巻： 39  号： 4  ページ： 191-196  発行年： 1995年04月 
JST資料番号： G0902A  ISSN： 0916-1600  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 報酬と呼ばれる特別な入力を手がかりとして環境に適応する機械学...

シソーラス用語： 教師なし学習 ,...

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• H. R. Berenji. Fuzzy Systems That Can Learn. Computational Intelligence Imitating Life. 1994, 23-30
• D. P. Bertsekas. Dynamic Programming and Stochastic Control. Mathematics in Science and Engineering. 1976, 125, 222-293
• L. Chrisman. Reinforcement Learning with Perceptual Aliasing : The Predictive Distinctions Approach. Proc. of 10th NCAI. 1992, 183-188
• J. J. Grefenstette. Credit Assignment in Rule Discovery Systems Based on Genetic Algorithms. Machine Learning. 1988, 3, 2/3, 225-245
• J. H. Holland. Escaping Brittleness. Machine Learning II. 1986, 593-623

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識獲得 ,  機械学習 ,  現状 ,  強化学習 ,  発展