Sequential Monte Carlo による強化学習メタパラメータ調整
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概要
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強化学習とは学習と意思決定を行う行動主体としてのエージェント(Agent)が, 環境(Environment)との相互作用を通じて試行錯誤のうちに学習を行う枠組みである.強化学習アルゴリズムにはエージェントの「学習の仕方」を決定するメタパラメータと呼ばれるパラメータが存在する.メタパラメータの設定が悪ければ学習が進行しないこともあり, メタパラメータの設定・調整は強化学習を行う上で重要である, 本稿では, 激変する環境のもとにおいてもメタパラメータの自動調整を可能とするアルゴリズムを提案する.オンラインベイズ学習の枠組みで定式化し, 実装は逐次モンテカルロ法(Sequential Monte Carlo)で行う.数値実験を通じて提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-22
著者
-
中田 洋平
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
中田 洋平
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
渡辺 亮平
早稲田大学大学院理工学研究科
-
渡辺 亮平
早稲田大学大学院理工学研究科:独立行政法人科学技術振興機構
-
松本 隆
早稲田大 理工
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