内部状態の報酬に基づいた推定を行う強化学習法
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概要
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部分観測マルコフ決定過程を扱う手法として,環境の状態を表現する信念状態を用いて価値関数を推定する手法が広く研究されてきた.しかし,信念状態の空間は非常に大きいため,信念状態上の価値を計算することは困難である.近年,パラメータ線形モデルで近似した価値関数を用いて学習を行う方策勾配法が開発され,その有効性が示された.本報告では,内部状態を持つ方策に対する自然方策勾配法を提案する.計算機シミュレーションにより,本手法によって隠れ状態を持つ線形力学システムに対する制御器が獲得できることを示す.
- 2004-06-18
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