対話的進化ロボティクスの観測に基づく教示の設計
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概要
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従来, ロボットの学習分野ではパラメータ調整が問題となり, 人間が意図する行動を学習しない場合が多かった.さらに実環境強化学習では, 学習の収束に時間がかかり, 特に報酬を得るまでの初期学習に大きな時間コストがかかってしまう.そこで本研究では, 対話型進化計算(IEC)の評価能力を用いた効率のよい実環境ロボット学習を提案する.初期学習の効率化を図り, 人間の意図を学習するクラシファイアシステム(CS)に基づく対話型分類子システムを提案し評価する.本研究では, 対話型進化ロボティクスにおいて, 教示主体における認知を教師におく場合(外的観測法)と学習者におく場合(内的観測法)にわけて考え, タスクの違いによってそれぞれの効果を確かめる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-10-12
著者
-
片上 大輔
東京工業大学 大学院総合理工学研究科
-
片上 大輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
山田 誠二
国立情報学研究所 総合研究大学院大学
-
山田 誠二
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
山田 誠二
東京工業大学
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