非定常環境における自己組織化強化学習(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
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概要
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実世界の環境は一般に非定常であり,最適制御は時間によって変化する.このような制御を,定常なマルコフ決定過程を仮定する強化学習を用いて学習することは,困難である.近年,非定常環境を複数の定常環境に分割し,そのそれぞれを制御器と予測器の対から構成されるモジュールにより制御する強化学習法が銅谷らにより提案された.しかし,時間によって変化するタスク分割は潜在的に不安定であり,この不安定性を解消する新たなメカニズムが必要である.本研究では,予測器の学習に自己組織化構造を導入し,タスク分割の安定化を図る.また,制御器の学習に方策勾配法を導入し,累積報酬最大化基準の下での妥当な最適化を図る.計算機実験により,提案手法が従来手法よりも高速,かつ安定した学習を実現できることを示す.
- 2008-06-19
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