自己組織化写像と強化学習によるゲームエージェント構築(ニューロコンピューティングの実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般)

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概要

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近年,ゲームエージェントの開発に関する研究が盛んに行われている。例えば,情報処理学会による将棋エージェントの「あから」が日本では有名である。しかしながら,多くのゲームエージェントにおいては計算機の処理能力に依存した最適解の量的探索を用いる。本研究では,自己組織化写像(SOM)と強化学習を用いることで,計算機の処理能力に依存しない生物的な思考によるゲームエージェントの構築を目指す。対象ゲームはシンプルながら状態数の非常に多いオセロとし,SOMの次元圧縮能力や強化学習の最適解探索能力を用いた。
2014-01-13

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