MOSAICモデルにより環境を抽象化する階層型強化学習(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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強化学習は対象となる環境が複雑な場合,実行不可能なほど膨大な学習時間を要することがある.学習時間を短縮するために階層構造の導入は必要不可欠であるが,どのような基準で環境を抽象化するかが大きな問題である.そこで本研究ではMOSAICモデルに基づいて環境の抽象化を行う階層型強化学習方式を提案する.提案手法は上下二階層から構成され,上位層は累積報酬を最大化するようなサブゴールの学習を行い,下位層は上位層から指定されたサブゴールを実現する制御則の学習を行う.これまでの研究によりMOSAICモデルに基づいた環境の分節化は非線形・非定常な環境への適応に有用であることが示されている.そのようなモデルを階層構造の形成に応用することにより実用的なアルゴリズムを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-07-01
著者
-
川人 光男
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学
-
川人 光男
奈良先端科学技術大学院大学
-
川人 光男
(株)atr計算論的神経科学プロジェクト
-
川人 光男
株式会社国際電気通信基礎技術研究所(atr)脳情報研究所
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学:atr脳情報研究所:沖縄新大学院大学先行的研究事業神経計算プロジェクト
-
鮫島 和行
ATR脳情報研究所
-
杉本 徳和
奈良先端科学技術大学院大学
-
杉本 徳和
ATR脳情報研究所
-
鮫島 和行
玉川大学脳科学研究所
-
川人 光男
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
-
鮫島 和行
東京農工大学大学院工学研究科
-
川人 光男
株式会社国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所
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