文献

J-GLOBAL ID：201802268073941479   整理番号：18A2143502

敵対的な例によって正規化された深層Qネットワーク

Deep Q-network regularized by Adversarial Examples

著者 (4件)： SASAKI Wataru (Kyoto Univ.) ,  YASUI Yuji (Honda R&D Co. Ltd.) ,  NAKANISHI Kosuke (Honda R&D Co. Ltd.) ,  ISHII Shin (Kyoto Univ.)
資料名： 日本神経回路学会全国大会講演論文集  (Proceedings of the Annual Conference of the Japanese Neural Network Society)
巻： 28th  ページ： 102-103  発行年： 2018年10月24日 
JST資料番号： L7031A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *ネットワーク ,  強化学習 ,  雑音安定度 ,  正規化 ,  学習アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  目的関数
準シソーラス用語： 自己符号化器 ,  *深層Qネットワーク ,  深層強化学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 敵対 ,  深層