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Deep Q-Networkに基づくクラス分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220929
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2209291ea79258-ed8c-4e9a-b845-b4f544b3738d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-7R-04.pdf (685.0 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Deep Q-Networkに基づくクラス分類 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 同志社大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 同志社大 | ||||||||||||
| 著者名 |
山村, 光平
× 山村, 光平
× 片桐, 滋
× 大崎, 美穂
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，機械学習によるパターン認識技術が目覚ましく発展し，その手法には主に教師あり学習が用いられています．そこで本研究では強化学習の手法によるクラス分類課題へのアプローチを行い，有用性を検証します．クラス分類モデルの実装には，Deep Q-Network（DQN）を用いました． | |||||||||||
| 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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 369-370, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
