セミパラメトリック統計学の観点からのTD学習の一般化(一般講演(物理現象と学習),機械学習とその応用)
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概要
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本研究では,セミパメトリック強化学習の枠組みをモデルフリー方策評価におけるオンライン学習に拡張する.この拡張により,これまでに開発された方策評価手法を一般化することができ,バッチ,オンライン両方における価値関数推定の統計的性質を,推定関数を通して統合的に解析することができる.また解析をもとに,漸近的に最小推定誤差を実現するオンライン学習アルゴリズムを提案する.
- 2010-06-07
著者
-
石井 信
京都大学
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科
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石井 信
京都大学大学院情報学研究科
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
植野 剛
京都大学大学院情報学研究科
-
川鍋 一晃
Fraunhofer FIRST
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学:科学技術振興事業団crest銅谷プロジェクト
-
前田 新一
京都大学
-
石井 信
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻
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