Concurrent Q Learning とSarsa、Q学習の動的環境への適応能力(第15回情報論的学習理論ワークショップ)

スポンサーリンク

概要

• 論文の詳細を見る

• 本研究では,強化学習の学習手法であるSarsaとQ学習,および,動的環境への適応手法の一つであるCQL-eの性能比較を行った.迷路問題において,目的地または障害物の変化に対し,各手法がどのような挙動を示すのかを検証した.

• 2012-10-31

著者

• 尾関 智子

  東海大学情報理工学部情報科学科

• 村上 和謙

  東海大学工学研究科情報理工学専攻

関連論文

• ダミーデータ付加によるバイオメトリクス認証の精度向上(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
• 自己組織化マップを利用した索引型全文検索支援システム(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
• 情報処理のダイナミクスを解析する手法-動的レプリカ法
• Concurrent Q Learning とSarsa、Q学習の動的環境への適応能力(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
• Concurrent Q learning におけるrelaxationの改良

スポンサーリンク