二足歩行運動に対する方策勾配法に基づいた強化学習法
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概要
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近年,方策パラメータによって決まる基底関数の空間に射影された低次元の価値関数を用いて学習を行う「方策勾配法に基づくactor-critic法」が開発された.この手法では,状態行動空間に比べて低次元の空間において価値関数の近似を行うため,価値関数の学習が比較的容易であり,ロボット制御などの大きな状態空間を持つ実問題に対して有用であると考えられる.生物を規範としたロボット制御機構であるCPGコントローラに対する強化学習モデルとして,CPG-actor-criticモデルがあり,この手法は状態行動空間での価値関数の学習を必要とするものである.本報告では,二足歩行ロボットシミュレータを用いた歩行運動獲得課題に対して,CPG-actor-criticモデルの学習法に「方策勾配法に基づくactor-critic法」を適用することにより,実問題における本手法の有効性を示す.
- 2004-03-12
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
森 健
京都大学
-
中村 泰
大阪大学大学院工学研究科
-
森 健
京都大学大学院情報学研究科
-
森 健
奈良先端科学技術大学院大学
-
中村 泰
奈良先端科学技術大学院大学論理生命学講座
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