2B1-3 主成分分析に基づく強化学習エージェントの状態行動空間の圧縮(OS7:エージェントの学習・進化)
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概要
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In general, required memory and reducing of learning time with explosion of number of state becomes a problem in reinforcement learning. In this study, as a method of to cut information of learning table, principal component analysis was used as an information compression method which is known well in general. It was applied that principal component analysis to learning table directly and the influence given by reducing principal component vector extremely when restructuring state space and action space was reviewed. In numerical experiment, it was confirmed that proposal method cut amount of information and reduce residual entropy without big change to learning speed.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2011-09-01
著者
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