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J-GLOBAL ID：202002265842840183   整理番号：20A2764768

強化学習への穏やかな導入と異なる分野におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

A Gentle Introduction to Reinforcement Learning and its Application in Different Fields

著者 (3件)： Naeem Muddasar (Department of Engineering, Universita’ Degli Studi di Napoli Parthenope, Napoli, Italy) ,  Rizvi Syed Tahir Hussain (Department of Computer Engineering, The University of Lahore, Lahore, Pakistan) ,  Coronato Antonio (ICAR-CNR, Napoli, Italy)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 209320-209344  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深層ニューラルネットワークにおける最近の進展のために,強化学習(RL)は,最も重要で有用な技術の1つになった。それは,ソフトウェアエージェントが未知の環境と相互作用し,行動を選択し,環境ダイナミックスを次第に発見する学習法である。RLは実生活の多くの重要な分野で効果的に適用されている。本論文は,Markov決定プロセス,RLとそのアルゴリズムの詳細な導入を提供することを意図した。さらに,ロボット工学と自律制御,通信とネットワーク化,自然言語処理,ゲームと自己組織化システム,スケジューリング管理と資源の構成,およびコンピュータビジョンを含むさまざまな分野へのRLの応用の文献レビューを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  相互作用 ,  *学習 ,  ゲーム ,  スケジューリング ,  自然言語処理 ,  文献展望 ,  コンピュータビジョン ,  自己組織化 ,  *強化学習
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  ソフトウェアエージェント ,  ネットワーク化 ,  自律制御 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 強化学習 ,  応用