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J-GLOBAL ID：201702220594821807   整理番号：17A1722356

視覚運命競技のための自動符号器拡張神経進化【Powered by NICT】

Autoencoder-augmented neuroevolution for visual doom playing

著者 (2件)： Alvernaz Samuel (Department of Computer Science and Engineering, New York University, NY, USA) ,  Togelius Julian (Department of Computer Science and Engineering, New York University, NY, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIG  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経進化は多くの強化学習タスク,不完全情報と遅延報酬を持つタスクを含む効果的なことが証明されているが,高次元コントローラ表現,入力は,生の画素データであるタスクに必要なに良くスケールとは思われない。環境観測の比較的低次元表現を作成するためにオートエンコーダを訓練し,この入力データに作用するニューラルネットワークコントローラを訓練するためにCMA-ESを用いた新しい方法を提案した。エージェントの挙動は,入力データの性質を変化させるので,オートエンコーダ訓練は進化を通して進行する。古典的FPS Doom上に構築されたVizDoom環境におけるこの方法を試験し,健康パック収集タスク上でうまく動作する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  *符号器 ,  高次元 ,  エージェント ,  強化学習 ,  制御装置 ,  *視覚
準シソーラス用語： 健康 ,  ニューラルネットワークコントローラ ,  低次元 ,  不完全情報 ,  *神経 ,  *競技 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  競技 ,  符号器 ,  拡張 ,  神経 ,  進化