強化学習における環境変化認識法
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概要
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非マルコフ決定過程(non-MDP)の環境における強化学習の問題点の解決法として, 環境変化時に何らかの処理を行う方法が提案されている.これらの研究において, 環境変化の認識法は確立されていない.本論文では, non-MDPにおける有力な学習エンジンである確率的傾斜法において, 学習中に環境変化を認識する方法を提案する.確率的傾斜法の内部変数Wの変化量を調べることにより環境変化を認識する.提案手法は確率的傾斜法が適用できる問題であれば簡単に内部に組み込むことのでき, 環境変化の認識を行うことができる.シミュレーション実験により従来の手法の半分程度のステップで環境変化を認識できることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-01-12
著者
-
山口 文彦
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
中西 正和
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学部情報工学科
-
中西 正和
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学
-
中西 正和
慶應義塾大学
-
斎藤 博昭
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
中西 正和
慶応大 大学院理工学研究科
-
山本 真也
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
斎藤 博昭
慶應義塾大学
-
中西 正和
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
中西 正和
慶應義塾大学理工学研究科
-
中西 正和
慶応大・数理工学科
-
中西 正和
慶應義塾大学理工学部 数理科学科
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