典型系列を使った強化学習の解析
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概要
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強化学習における経験系列上では漸近等分割性と呼ばれる重要な性質が成り立つ.本論では,この性質を使って探査の明確な定義を与える.また,収益の最大化が確率的複雑さと環境に依存するある量によって特徴づけられることを示す.さらに,行動選択戦略のパラメータを調整するのに役立つ確率的複雑さの感度と,経験系列が最適な系列になる収束速度の限界を明らかにする.ここで,最適な系列とは最大収益をもたらす経験系列のことをいう.
- 2004-03-12
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
-
池田 和司
金沢大学工学部電気・情報工学科
-
酒井 英昭
京都大学大学院 情報学研究科
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