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J-GLOBAL ID：201702247981502990   整理番号：17A1651477

OPEB:人工知能のためのオープン物理的環境ベンチマーク【Powered by NICT】

OPEB: Open physical environment benchmark for artificial intelligence

著者 (3件)： Mirzaei Hamid (Dept. of Computer Science, University of California, Irvine) ,  Fathollahi Mona (Dept. of Computer Science and Engineering, University of South Florida) ,  Givargis Tony (Dept. of Computer Science, University of California, Irvine)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RTSI  ページ： 1-6  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： 連続制御タスクを解くための人工知能法は,最近の数年間に著しい進歩を見せた。しかし,これらのアルゴリズムは重要な制限があり,まだ産業と実世界用途で使用される有意な改善が必要である。これは,この地域は,まだ活発な研究相であることを意味している。多数の研究グループを含んでいるために,標準ベンチマークは,提案したアルゴリズムを評価し,比較するために必要である。本論文では,統一されたクラウドベースリポジトリにおける設計ベンチマークを統合し,また雲を介してそれらの実際の実行ベンチマークを共有する異なる研究グループを可能にすることにより,この分野での共同研究を容易にするために物理的環境ベンチマークフレームワークを提案した。古典的マウンテンカー例の実際の実装を用いて提案フレームワークを実証し,強化学習アルゴリズムを用いて得られた結果を提示した。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： 学習アルゴリズム ,  *人工知能 ,  アルゴリズム ,  *ベンチマーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工知能 ,  物理的環境 ,  ベンチマーク