オンライン変分ベイズ法による部分観測環境の同定と強化学習への応用
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概要
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本報告では,線形状態空間モデルを用いたシステム同定ためのオンライン変分ベイズ法を提案する.本手法はオンライン自由エネルギーの逐次最大化に基づいて導出される.このオンライン自由エネルギーは内部状態次元数を決定するための評価基準として用いられる.また,本システム同定法を用いた強化学習法を提案し,隠れ状態変数を持つ力学システムの自動制御問題に応用する.結果として,本手法がシステムの内部状態次元数を正しく決定することができ,部分観測環境においても良い制御を獲得できることが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-12
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
吉本 潤一郎
科学技術振興機構CREST
-
吉本 潤一郎
科学技術振興事業団 Crest 銅谷プロジェクト
-
佐藤 雅昭
ATR人間情報科学研究所
-
佐藤 雅昭
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
-
佐藤 雅昭
Atr脳情報科学研究所
-
吉本 潤一郎
科学技術振興機構沖縄新大学院大学先行的研究事業
-
佐藤 雅昭
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報解析研究所 計算脳イメージング研究室
-
佐藤 雅昭
京都大学医学部呼吸器外科
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