Comparing Learning Classifier System and Reinforcement Learning with Function Approximation
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概要
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As a first step toward an analysis of the capabilities of adaptive systems, including learning and evolution, we focus on the Learning Classifier System (LCS) and compare it with Reinforcement Learning (RL) that adopts the Function Approximation (FA) method. An analysis of this comparison found an equivalence of learning processes between both the two models, which brings the mathematical framework of the LCS’s learning process to the level of RL with FA. Our analysis also clarified the limitations of the results.
- 社団法人 電気学会の論文
- 2004-10-01
著者
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高玉 圭樹
電気通信大学電気通信学部
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高玉 圭樹
東大 大学院
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高玉 圭樹
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻
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高玉 圭樹
東京大学大学院 工学系研究科
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Takadama Keiki
Network Informatics Labs. Atr International
-
SHIMOHARA Katsunori
Network Informatics Labs., ATR International
-
KATAI Osamu
Graduate School of Informatics, Kyoto University
-
Shimohara Katsunori
Network Informatics Labs. Atr International
-
WADA Atsushi
ATR Network Informatics Laboratories
-
TAKADAMA Keiki
ATR Network Informatics Laboratories
-
SHIMOHARA Katsunori
ATR Network Informatics Laboratories
-
Katai O
Graduate School Of Informatics Kyoto University
-
Wada A
Central Res. Inst. Electric Power Ind. (criepi) Kanagawa Jpn
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