強化学習における行動履歴テーブルに基づく状態空間の自律的構成法について
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概要
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強化学習では一般的に状態空間を離散化し,離散化された各状態に対して方策を学習していく.実際の環境では,状態入力は多次元かつ細かな離散化が必要になることが多い.実用的なタスクを学習させるためには,状態数の増加による,計算量の増大の問題を解決する必要かおる.そこで本研究では大規模な環境における計算量の削減を目的として,自律的に設計した状態空間を利用した,より効率的な学習法について考察する.具体的には個々の状態における状態遷移ルールを考慮した状態空間の自律的構成法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-03-02
著者
-
中野 秀洋
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大学
-
木村 迪郎
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大 大学院工学研究科
-
中野 秀祥
東京都市大学情報工学専攻工学研究科
-
中野 秀洋
東京都市大学知識工学部情報科学科
-
中野 秀洋
東京都市大学知識工学部
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