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J-GLOBAL ID：201002242850164378   整理番号：10A0471077

モジュール型強化学習で複数センサの二次相関を学習するための検討

Modular Reinforcement Learning for the Detection of Second Order Correlation of Multi-sensors

著者 (2件)： 中間隼人 (岡山理大 大学院工学研究科) ,  山田訓 (岡山理大 工)
資料名： 岡山理科大学紀要 A 自然科学  (Bulletin of Okayama University of Science. A. Natural Sciences)
号： 45  ページ： 71-77  発行年： 2010年03月31日 
JST資料番号： S0525B  ISSN： 0285-7685  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： モジュール型強化学習システムは制御モジュールと選択モジュールから成る。制御モジュールは状態空間の一部を入力とし,これに対する適切な制御を学習する。選択モジュールは各制御モジュールの制御結果の予測値を入力とし,適切な制御モジュールを選択する。決定された制御がシステム全体の制御となる。赤外線センサとカメラをもつロボットをモデルとし,その動作は左旋回,前進,右旋回とする。モジュール型強化学習に初期学習と経験強化を組合わせることにより,複数のセンサ入力の組合せから適切な制御の選択を学習できることがわかった。

シソーラス用語： *強化学習 ,  空間 ,  数値 ,  モジュール ,  *センサ ,  *応用プログラム ,  制御 ,  選択
準シソーラス用語： 状態空間 ,  予測値 ,  *学習システム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： モジュール ,  強化学習 ,  相関 ,  学習