報酬と行動決定を伴う時系列データの強化学習を用いたオフライン分析(一般,複雑系とニューロコンピューティング)
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概要
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強化学習は環境中で動作するエージェントのオンライン行動最適化学習のモデルとして用いられることが多いが,マルコフ決定過程や部分観測マルコフ決定過程の上の状態・行動価値評価アルゴリズムや方策最適化アルゴリズムを用いて,あらかじめ収集された報酬つき時系列データをオフラインで分析し,行動や状態の価値評価,方策の改善,将来予測などを行う研究も行われてきている.本稿では,これまでの研究を紹介するとともに,循環器内科における診療記録データへの適用可能性を検討した結果について述べる.
- 2012-01-19
著者
-
神嶌 敏弘
産業技術総合研究所
-
麻生 英樹
産業技術総合研究所
-
興梠 貴英
東京大学医学部附属病院循環器内科
-
麻生 英樹
(独)産業技術総合研究所
-
麻生 英樹
産業技術総合研 情報技術研究部門
-
赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所
-
赤穂 昭太郎
独立行政法人 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
城 真範
独立行政法人産業技術総合研究所ヒューマンライフテクノロジー研究部門
-
神嶌 敏弘
独立行政法人産業技術総合研究所
-
興梠 貴英
東京大学医学部附属病院
-
城 真範
独立行政法人産業技術総合研究所
-
赤穂 昭太郎
独立行政法人産業技術総合研究所
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