強化学習における複雑さを評価するためのLempel-Ziv符号化(<特集>統計的学習理論及び一般)
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概要
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強化学習の確率過程を統一的に扱うために,経験系列をマルコフ情報源からの出力として記述する.この記述を基に学習過程におけるドメインの大きさと確率的構造の複雑さの影響の関係を情報理論的に解析する.また,確率構造をなるべく早く同定するための1つの指針を示す.計算機実験では,初期段階の学習の振る舞いはドメインの大きさに影響されるが,学習が進むにつれて確率構造の複雑さに支配されることを確認した.
- 2003-07-22
著者
-
酒井 英昭
京都大学大学院情報学研究科
-
池田 和司
京都大学大学院情報学研究所
-
池田 和司
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
岩田 一貴
広島市立大学情報科学部
-
岩田 一貴
京都大学大学院情報学研究科
-
酒井 英昭
京都大学大学院 情報学研究科
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