強化学習を用いた放射状迷路課題のモデル化
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概要
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ラットが高度な記憶能力を必要とする放射状迷路課題のモデル化を行う.本研究では,放射状迷路課題を強化学習の問題として定式化する.本モデルでは,強化学習アルゴリズムの一つであるActor-Critic法にフィードバックを取り入れることにより,エージェントは過去の記憶を基に学習することができる.数値計算により,本モデルがラットの行動実験の結果を良く説明できるものとなることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-12
著者
-
伊藤 真
沖縄科学技術研究基盤整備機構
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伊藤 真
群馬大学医学部行動分析学教室crest
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三宅 章吾
東北大学工学研究科
-
佐藤 俊治
電気通信大学大学院
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山崎 晋
東北大学工学研究科応用物理学
-
佐藤 俊治
東北大学工学研究科応用物理学
-
佐藤 俊治
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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