抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
以前の研究で議論されたように,連続制御最適化のための進化または強化学習アルゴリズムの有効性は,自己監督法を通して訓練された特徴抽出に専用の神経モジュールを含むことによって強化できる。本論文では,この仮説を支持する追加実験を報告し,特徴抽出により提供される利点が次元縮小から利益を得る問題に限定されず,また,アロセントリック知覚に基づいて動作するエージェントを含むことを示した。ポリシーネットワークの訓練中の特徴抽出モジュールの訓練を継続し,特徴抽出の有効性を増加させる方法を導入した。最後に,代替特徴抽出手法を比較し,シーケンスツーシーケンス学習が以前の研究で考察した方法よりも良い結果を与えることを示した。【JST・京大機械翻訳】