文献

J-GLOBAL ID：200902209151882259   整理番号：05A0462562

強化学習における高次元数の行動空間の扱いについて-ハッシュとGibbs-Samplingを用いた行動選択方法の提案-

Reinforcement Learning with an action-selection scheme using Hash and Gibbs-sampling

著者 (1件)： 木村元 (九大 大学院工学研究院)
資料名： 知能システムシンポジウム資料
巻： 32nd  ページ： 399-404  発行年： 2005年 
JST資料番号： X0905A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *強化学習 ,...
準シソーラス用語： 行動選択

   続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=05A0462562&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=X0905A") }}

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  高次元 ,  行動 ,  行動選択 ,  提案