時系列情報を扱うことのできる分類システムの研究
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概要
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強化学習では様々な問題をマルコフ決定過程にモデル化して解決されている.しかし, 現実世界では, 環境がマルコフ的であってもエージェントの観測能力の欠如から非マルコフ的とみなされる環境が多く存在する.そこで, 近年, そのような部分観測マルコフ決定過程における研究も注目を浴びている.本研究では, 時系列情報を扱うことによってエイリアスを区別する手法として, 時系列依存分類システム(TCS)を提案する.TCSではルールにタグを用いて可変長の時系列情報を扱うことができる.そして, 環境入力を固定長のメモリに保持し, 1時刻前の情報を取り出すという内部への出力を扱うことによって時系列情報を扱う.本研究では, そのための学習方法について検討すると共に, 数々の迷路走行タスクに適用することによって本手法の有効性を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-24
著者
-
原 章
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム創造専攻:(現)広島市立大学情報科学部知能情報システム工学科
-
福寄 雅洋
東京工業大学
-
長尾 智晴
東京工業大学工学部附属像情報工学研究施設
-
原 章
東京工業大学 情報理工学研究科 計算工学専攻
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