関数近似のための特徴空間の構築と強化学習への応用(一般,制御システムとダイナミックス)
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概要
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関数近似のための特徴空間構築方式を提案し,多次元連続状態の強化学習に適用した.提案手法では,非線形関数を基底関数の要素の線形結合で近似する.係数の絶対値が小さい要素は,基底関数の他の要素に置き換えられる.この置き換えを逐次行うことにより,関数近似のための最適な特徴空間が得られる.提案手法を多次元連続状態強化学習に適用し,多次元ロジスティック写像のカオス制御を行った.その結果,提案手法により最適な特徴空間を構築できることを示した.また,環境の変化に応じて特徴空間を柔軟に再構築できることを示した.
- 2006-06-27
著者
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部情報アーキテクチャ学科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学
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佐藤 仁樹
現在,公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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