動的環境下における多戦略学習に基づく学習システム
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概要
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従来の学習システムでは,環境が変化しない静的な領域での問題解決を対象としていることが多かった.しかしながら,現実世界は時々刻々と状態が変化し,かつ外界からの影響を受ける動的な領域である.本稿で提案するシステムEbSL(Explanation based Strategy Learning)は,動的な領域を,プレーヤの行動により状態が変化していく時間系列をともなうモデルととらえ,状態を遡りながら行動と状態の関係を説明して学習を行うシステムである.EbSLでは,EBL,失敗に基づく学習,および知識コンパイルという複数の手法を統合した多戦略学習の枠組みを採用している.したがって,問題解決が失敗した場合の経験を通して,知識の選択や行動を制御するための新たな知識を学習できるようになっている.このため,知識を抽出する時点では考慮できなかった,外部のインクラクションを考慮した行動を決定できるという利点がある.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-02-15
著者
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