部分環境モデルの組み合わせによるすばやいタスクモデルの構築と多重タスク学習への適用
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概要
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従来の強化学習では, 複雑なタスクであっても単一のタスクを想定することが多く, 学習後に類似タスクに直面したとしても, これまでの学習結果を再利用できず, 再学習が必要となる.本研究では, 複数のタスクを経験することを想定し, 過去のタスク解決で得た知識を利用することで, 類似タスクに対してすばやい行動学習を実現する手法を提案する.これは, 複数の環境の部分的な予測モデルをボトムアップに組み合わせることで, 環境のダイナミクスを予測するタスクモデルを構築し, それを利用して強化学習を行う手法である.我々は, この手法を評価するために, 単純なテレビゲームを用いて有効性を検証した.さらに, 知識の再利用がどのような種類のタスクに対して有効であるかを議論する.
- 2005-03-23
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
-
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
-
大森 隆司
玉川大学
-
森川 幸治
松下電器産業(株)
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