Boolean Networkを用いた移動ビークルの学習
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概要
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学習手法の中に強化学習があるが,強化学習は,状態と行動のマッピングをあらかじめデザイナーが決定する必要がある.この設計は極めて問題に依存するうえ,しばしば先験的に決定することが困難な場合がある.しかし偶然にも,異なった解法が必要な問題側面に対応した状態が設定されている場合には強化学習は極めて有効に機能することが一般に知られている.そこで以下では,最も低レベルな観測情報より有益な状態を自己組織化する学習機械の構築をめざし,簡単なビークルモデルを提案する.大まかにはBoolean Networksのルールテープルおよび結縁の更新をQ-Learningによって実現している.最後に簡単な計算機実験をおこない,検証する.
- 1994-09-26
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