ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング


インデックスリンク

インデックスツリー

  • RootNode

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2015
  4. 2015-MPS-103

How do we define the reward in reinforcement learning?

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/142439
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/142439
8413d7cd-4471-41f9-8859-06834eb48db7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS15103038.pdf IPSJ-MPS15103038.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2015-06-16
タイトル
タイトル How do we define the reward in reinforcement learning?
タイトル
言語 en
タイトル How do we define the reward in reinforcement learning?
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 招待講演
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニット
著者名 内部, 英治

× 内部, 英治

内部, 英治

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 In application of reinforcement learning algorithms to real world problems, the design of reward functions is critical for successful achievement of a task. We may have only a very rough idea of the reward function whose optimization would generate desirable behavior, so straightforward reinforcement learning may not be usable. To find a good reward function, two approaches are considered. One is inverse reinforcement learning which infer the reward function from observed behaviors which are usually assumed to be optimal. The other approach is so-called intrinsically motivated reinforcement learning, in which the agent learns behaviors from extrinsic rewards from the environment and intrinsic rewards calculated by the agent based on information theory, emotion, task complexity, and so on. This talk briefly introduces inverse reinforcement learning and intrinsically motivated reinforcement learning. Next, we will explain our methods for those problems: inverse reinforcement learning with density ratio estimation and constrained policy gradient for intrinsic and extrinsic rewards.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2015-MPS-103, 号 38, p. 1-1, 発行日 2015-06-16
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-20 18:59:24.208406
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3