クラスタリングを用いた強化学習システムIPMBNの環境変化への適応について(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)
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概要
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我々は,複数のベイジアンネット(Bayesian Network: BN)からなる混合モデルを用いた,動的環境におけるエージェントの適応的学習システムIPMBNについて研究を進めてきた.混合モデルを構成するBNは,各環境におけるエージェントの方策を表す確率的知識と見なされる.ネットワーク数増加に伴い情報表現能力の向上が予測される反面,環境変化への適応に要する計算量も増大するため,多様な環境情報を少数のBNで表現可能となることが望ましい.本稿では,クラスタリング技術を用いて多数のBNから混合モデルの適切な構成要素を抽出する手法を導入し,混合モデルの情報表現能力,システムの適応能力等について評価する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-18
著者
-
中野 良平
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
中野 良平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
中野 良平
中部大学情報工学科
-
北越 大輔
名古屋工業大学 大学院工学研究科
-
山口 晃昌
室蘭工業大学工学部
-
中野 良平
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学
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