 |
| ・会員価格 ¥220 |
| ・一般価格 ¥440 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
GS14-2 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
|
2003/08/29 |
| ■タイトル |
隠れマルコフ環境下での階層型強化学習 - SSS(λ)アルゴリズムの性能評価 - |
| ■タイトル(英語) |
Hierarchical Reinforcement Learning in Hidden Markov Environments - Experimental Verifications of SSS(lambda) Algorithm |
| ■著者名 |
釜谷 博行(八戸工業高等専門学校),阿部 健一(東北大学) |
| ■著者名(英語) |
Hiroyuki Kamaya(Hachinohe National College of Technology),Kenichi Abe(Tohoku University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集 |
| ■本誌掲載ページ |
983-988ページ |
| ■キーワード |
隠れマルコフ環境|部分観測マルコフ環境|強化学習強化学習|hidden Markov environment|partially observable Markov decision process|reinforcement learning |
| ■要約(日本語) |
近年,マルコフ環境下での強化学習アルゴリズムを隠れマルコフ環境に拡張し適用する試みが多くの研究者によってなされつつある。一般に,隠れマルコフ問題は近似解法によらざるを得ず,対象とする問題のクラスに応じてその性質をうまく利用した効率的なアルゴリズムを開発する必要がある。本研究では,環境モデルが未知で遅れ報酬を伴い,しかも従来の強化学習法では解くことのできない比較的規模の大きな隠れマルコフ問題を対象とする階層型強化学習SSS(λ)を提案する。本発表では,提案する学習アルゴリズムの有効性をシミュレーション実験により検証する。 |
| ■要約(英語) |
|
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
4,757Kバイト |
|
|
|
