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J-GLOBAL ID：201302261747761720   整理番号：13A0082298

不完全な情報を含むオプションを利用した強化学習の高速化

著者 (3件)： 寺嶋健斗 (九大) ,  高野浩貴 (九大) ,  村田純一 (九大)
資料名： インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM)  (Symposium on Fuzzy, Artificial Intelligence, Neural Networks and Computational Intelligence (CD-ROM))
巻： 22nd  ページ： ROMBUNNO.1A1-9  発行年： 2012年08月30日 
JST資料番号： L1193B  資料種別： 会議録 (C)
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： 強化学習は試行錯誤による解の探索を行うため複雑・未知な部分を含む様々な問題に適用できるが,試行錯誤を繰り返す必要があるため問題の規模が大きくなると膨大な計算時間がかかってしまう。そのため,計算時間を短縮するために設計者の持つ情報を利用する方法が提案されている。本論文では,その方法の一つであるオプションを利用する場合を考え,方策の忘却,開始集合の拡張を導入することによって,オプションが不完全であっても学習の高速化を実現する方法を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *強化学習 ,  CPU時間 ,  エージェント ,  選択 ,  *高速化 ,  行動 ,  係数 ,  探索問題 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *知識
準シソーラス用語： Q学習 ,  *事前情報 ,  忘却係数

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： オプション ,  強化学習 ,  高速化