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アイテム
シュート判定器を用いた深層強化学習によるHalf Field Offence タスクの学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214969
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214969623dbdef-fe95-4375-87cc-8b70da3d7206
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-7P-07.pdf (383.2 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | シュート判定器を用いた深層強化学習によるHalf Field Offence タスクの学習 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 都立大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 都立大 | ||||||||||
| 著者名 |
島, 健人
× 島, 健人
× 相馬, 隆郎
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年、人工知能技術への関心が高まっており、その中でも正解を人間が与えることが難しい問題を試行錯誤しながら学習する強化学習はロボット制御、自動運転など様々な分野で活躍が期待されている。強化学習は、設計者が適切な報酬を設定する必要があり、この報酬を得ることで学習が進むが、問題が複雑である場合や、困難である場合において報酬を得ることが難しく、学習が進まない場合がある。本研究ではRoboCup Soccer 2D Simulationのサブタスクであり、ゴール以外での報酬設定が困難なHalf Field Offence タスクにおいて任意の状態からのシュート成功率を予測する判定器を事前学習することで効率的な学習を試みた。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 335-336, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
