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J-GLOBAL ID：201802264686814094   整理番号：18A0708668

SVGAI-SVGエディタを使用するための人工知能エージェントの訓練【JST・京大機械翻訳】

SvgAI - Training artificial intelligent agent to use SVG editor

著者 (2件)： Dang Anh H. (GITS, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Kameyama Wataru (Faculty of Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICACT  ページ： 132-138  発行年： 2018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： 深い強化学習は,ロボット自動化における能力を強化するだけでなく,多くの作業において人間を上回るために人工知能(AI)エージェントを訓練するために成功裏に使用された。本論文では,SVG画像を引き出すために,スケーラブルベクトルグラフ(SVG)エディタを使用するために,AIエージェントを訓練するフレームワークを提案した。したがって,このAIエージェントの目的は,それらのターゲットラスタ画像に可能な限り類似しているSVG画像を引き出すことである。著者らは,行動空間を2つの集合に区別することが重要であることを見出し,訓練過程の間に各集合に異なる探索方針を適用した。評価により,提案した二重探索政策は訓練プロセスを大幅に安定化し,AIエージェントの精度を向上させることを示した。提案したAIエージェントにより生成されたSVG画像は,一般的なラスタ対SVG変換ソフトウェアに比べて優れた品質を有している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロボット ,  品質 ,  ソフトウェア ,  *エージェント ,  自動化 ,  画像 ,  ラスタ ,  *エディタ ,  強化学習 ,  *人工知能

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： SVG ,  エディタ ,  人工知能 ,  エージェント ,  訓練