20607 強化学習における知覚情報の自動選択(知的処理と診断)
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概要
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In reinforcement learning, there is a problem that a number of experiences necessary for learning increase remarkably by the number of states increasing. As one of the method for the solution of this problem, it is proposed that the learning module that limits the sensor information and the learning module that does not limit learn in parallel and the learning module used for the action selection are changed in suitable timing. However, this timing has been decided by the trial and error in a conventional method. In this paper, we propose the method for doing an automatic, effective change by comparing uncertainty of action selection in each state and verify effectiveness by the simulation.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2006-03-09
著者
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