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J-GLOBAL ID：201802226800178962   整理番号：18A1416216

多層マルチモーダルLDAを用いた報酬のモデル化

Modeling reward using multilayer multimodal LDA

著者 (6件)： 宮澤和貴 (電通大) ,  青木達哉 (電通大) ,  日永田智絵 (電通大) ,  岩田健輔 (電通大) ,  中村友昭 (電通大) ,  長井隆行 (電通大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.3D2-OS-37b-2  発行年： 2017年 
JST資料番号： X0580B  ISSN： 1347-9881  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： ロボットが実世界でより良い行動を行うためには,実世界を正しく理解することが重要である。実世界の正しい理解とは,自身の理解に基づいた行動を行った際に報酬がより多く得られることだと考える。そこで,本研究では報酬に基づいてより良い概念を学習する枠組みを提案する。これを,多層マルチモーダルLDAに報酬を取り入れたモデルを用いて強化学習をすることで実現することを目指す。(著者抄録)

シソーラス用語： 多モード ,  *判別分析 ,  *知能ロボット ,  理解 ,  賃金 ,  学習 ,  *強化学習 ,  評価試験
準シソーラス用語： マルチモーダル ,  *概念学習 ,  報酬

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 多層 ,  マルチモーダル ,  LDA ,  報酬 ,  モデル化