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J-GLOBAL ID：202002228477791405   整理番号：20A2265235

逆強化学習による飛行軌道予測の実習学習【JST・京大機械翻訳】

Apprenticeship learning of flight trajectories prediction with inverse reinforcement learning

著者 (3件)： Spatharis Christos (University of Ioannina, Greece) ,  Blekas Konstantinos (University of Ioannina, Greece) ,  Vouros George A. (University of Piraeus, Greece)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SETN 2020  ページ： 241-249  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 人工知能研究の主要目標の一つは,人間のような知能,知覚および推論を有する機械を開発することである。この方向において,専門家が提供する実証の観測による教育エージェントの教育は,改良解を提供できる模倣学習のフレームワークであり,実証者よりも著しく性能が優れている。逆補強学習(IRL)は,二重目標を持つMarkov決定プロセス(MDP)に依存するパラダイムであり,それは,成功した実証から複雑なタスクを解決するための自律エージェントの最適ポリシーを学習し,また,エキスパート行動を説明できる未知の報酬関数を発見することである。本論文では,IRL手法を用いて航空領域における軌道予測問題に取り組んだ。提案した学習スキームは,このアルゴリズムが模倣された軌跡を模倣し,文脈的特徴を豊富にし,模倣中に学習され,未知のケースに対する一般化能力を持つ効率的な報酬モデルを学習するという模倣プロセスを提供する。スペインのFIRからの実際の軌跡データを用いていくつかの実験結果を示し,軌道の自動予測における本手法の有効性を確認した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  航空輸送 ,  スペイン ,  人工知能 ,  *飛翔 ,  *軌道推定 ,  有効性 ,  *実習
準シソーラス用語： 自律性 ,  自律エージェント ,  模倣学習 ,  教育エージェント ,  報酬関数 ,  *逆強化学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 見習い学習 ,  自律航空機 ,  逆強化学習 ,  軌道予測

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  飛行 ,  軌道予測 ,  実習 ,  学習