強化学習における環境変化の検出法
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概要
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未知の環境を扱うことができる学習システムとして強化学習がある.強化学習は, 環境に対してエージェントが試行錯誤することにより学習を進めることから, 動的な環境にも対応できることが知られている.動的な環境を扱う場合, 強化学習に内在する固有のハラメータを調整する方法が有効であることが報告されている.環境の変化, または学習の進み具合に応じてハラメータを調節する方法はメタラーニングとして知られており, 優れたハフォーマンスを獲得することが示されている.本報告では, これまでとは異なった方法として, 非線形時系列解析の手法を適用して強化学習における環境変化の検出する方法を提案する.環境の変化を検出することは, ハラメータを調整する上で有効である.具体的には, エージェントの状態遷移によりリカレンスプロットを作成し, リカレンスプロットを定量化することにより環境の変化を検出できることを示す.
- 2005-01-17
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