リカレントニューラルネットワークを基本とした先読みモデルの提案
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概要
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実世界における問題では,適応システムや機械学習で必要となる試行回数や学習時間が十分与えられるとは限らない.学習過程における部分的な情報を基に有効な行動を必要とされる場合が考えられる。この問題の解決策の一つとして,本稿では,リカレント型ニューラルネットワークを基本とした先読みモデルを提案し,その有効性を検討するニューラルネットワークの構造および結合荷重の学習には,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いる.tic-tac-toeゲームを用いてこのモデルの有効性の評価を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
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