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| ・会員価格 ¥330 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
2ページ |
■発行日
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2019/07/01 |
| ■タイトル |
多重学習器ベース強化学習の報酬付与遅延学習環境への適応 |
| ■タイトル(英語) |
Reinforcement Learning with Multiplex Learning Space in Reward-delay Environments |
| ■著者名 |
西澤 智恵子（トヨタテクニカルディベロップメント(株)），松井 博和（三重大学大学院工学研究科），野村 由司彦（三重大学大学院工学研究科） |
| ■著者名(英語) |
Chieko Nishizawa (Toyota Technical Development Corporation), Hirokazu Matsui (Graduate School of Engineering, Mie University), Yoshihiko Nomura (Graduate School of Engineering, Mie University) |
| ■価格 |
会員 ¥330 一般 ¥550 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.139 No.7 （2019） 特集：平成30年電子・情報・システム部門大会
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| ■本誌掲載ページ |
847-848ページ |
| ■原稿種別 |
研究開発レター／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/139/7/139_847/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
強化学習，Q学習，報酬遅れ，多重Q-table reinforcement learning，Q-learning，delay reward，multiplex Q-table |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
In this paper, we extend the proposed reinforcement learning with multiplex learning space to an environment that needs delay time for getting rewards. Concreatly, we prepare the multiplex learning spaces corresponding to each equal interval delay time within the predicted range. We simulated it, comparing with an ordinary one. As a result, the proposed method could get the best policy, but the ordinary method could not. |
| ■版 型 |
A4 |
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