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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

合目的強化学習における希求水準変換の再検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235979
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235979
a18cfa9b-a84a-4ed6-afaf-395d008577b0
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-2Q-01.pdf IPSJ-Z86-2Q-01.pdf (892.8 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 合目的強化学習における希求水準変換の再検討
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
電機大
著者所属
電機大
著者所属
電機大
著者名 有村, 柊一

× 有村, 柊一

有村, 柊一

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甲野, 佑

× 甲野, 佑

甲野, 佑

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高橋, 達二

× 高橋, 達二

高橋, 達二

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 人間は目標である希求水準を定めることで探索と活用のバランスをとり, 目標を満たす行動を効率的に学習する. この意思決定傾向を強化学習での探索手法として応用したのが Risk-sensitive Satisficing(RS)である. RSは, 大局的な希求水準を状態ごとの希求水準へと変換するGlobal Reference Conversion(GRC)によって, 各状態への希求水準を事前に与えずに目標を達成できる. しかし現在, この変換で必要な収益と行動価値のスケーリングパラメータを求める手法が存在しない. 今回我々は, この問題を抱えるGRCについて再検討を行い, 改善案を提案する.
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86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 271-272, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:26:36.134323
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