ゲーム学習における解発見に向けたモデルベースの状態空間分節化
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概要
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人間がプランニングを実行する場面を考えてみると,人間はある目標に対し,それを達成するまでの手順を,ある程度適当なまとまりに離散化してプランニングを実現しているように思える.本稿で我々は,現象の予測を行うprimitiveな局所予測器による状態空間の分節化手法を提案する.これは,複数個の局所予測器の切り替え検出による事象の認識と,個々の局所予測器の使用場面の認識から時間的な分節化,空間的な分節化を実現する手法である.我々は,この手法を評価するために,単純なゲームを用いて分節化のシミュレーションを行った.さらに,獲得された表現を用いて,プランニングにつながるある程度長い時間ステツプの予測が可能になることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-12
著者
-
大森 隆司
北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室
-
長田 悠吾
東京大学大学院総合文化研究科
-
石川 悟
北星学園大学文学部
-
森川 幸治
パナソニック株式会社 先端技術研究所
-
石川 悟
北海道大学情報科学研究科
-
大森 隆司
北海道大学
-
大東 優
北海道大学大学院情報科学研究科
-
森川 幸治
松下電器産業株式会社先端技術研究所知能情報技術研究所
-
長田 悠吾
北海道大学大学院情報科学研究科
-
森川 幸治
松下電器産業(株)
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