部分観測環境での意思決定に必要な特徴空間の抽出(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)
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概要
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本報告では,部分観測環境での意思決定に必要な特徴空間の抽出法を提案する.ここでの意思決定では,未知環境において期待累積報酬を最大化することを目的とするため,報酬の獲得に関わる確率変数上のモデルを推定することが重要である.本手法に基づく学習エージェントは,内部状態と呼ばれるマルコフの遷移過程を持った補助変数を保持する.環境から得られる報酬は,内部状態とエージェントの行動に依存すると仮定し,報酬系列に基づいて内部状態に関する確率モデルを最尤推定することにより,背後に存在する環境モデルや非観測状態を暗に推定しながら,報酬の獲得に関わる特徴空間を取り出すことができる.方策は推定された内部状態の空間で強化学習されるため,既存の枠組みと比較して学習効率が改善される.簡単な意思決定問題へ適用することにより,本手法に基づいて推定される特徴空間モデルは適切であることを確認し,獲得される方策も妥当であることを示す.
- 2006-06-09
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