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概要
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We have been developing a new reinforcement learning called BRL. BRL has a unique feature that it not only learns in the learning space but also changes the segmentation of the learning space simultaneously. In this paper, a new function for segmenting its action space based on parameters of acquired rules is adopted to BRL in order to accelerate learning. We verify the performance of the proposed approach through computer simulations and physical experiments.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2005-09-18
著者
-
田浦 俊春
神戸大学
-
大倉 和博
広島大学大学院
-
大倉 和博
神戸大学
-
大倉 和博
広島大学大学院 工学研究科
-
保田 俊行
神戸大
-
田浦 俊春
神戸大
-
田浦 俊春
神戸大学大学院工学研究科機械工学専攻
-
田浦 俊春
神戸大学大学院工学研究科
-
保田 俊行
広島大
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