力学系と学習の融合による動的環境の学習 / カオス予測と強化学習による実現
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概要
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動的(非定常な)環境でコストミニマムな動作を学習するシステムについて提案する.予測フェーズとして決定論的力学系の再構築による短期時系列予測(カオス予測)を用い, それをコスト探索のための試行錯誤学習(強化学習)に組み込んで実現する方法を提案する.この枠組みは複数の学習エージェントが互いに相手を環境の一部として学習するような場合に一般的な解決法を提示する可能性がある.その例として資源配分問題を例にとり, 学習と全体のダイナミクス形成が同時に進行すること, またそれを以上の枠組みで検出・コスト最適行動へ収束させることが出来ることを示す.
- 1998-10-02
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