深層強化学習を用いたカリキュラム設計法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23014

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2023/08/22

タイトル(英語): Curriculum Design Method Using Deep Reinforcement Learning

著者名: 飯間 等(京都工芸繊維大学),堀田 颯平(京都工芸繊維大学)

著者名(英語): Hitoshi Iima(Kyoto Institute of Technology),Sohei Hotta(Kyoto Institute of Technology)

キーワード: 深層強化学習|強化学習|カリキュラム学習|機械学習|deep reinforcement learning|reinforcement learning|curriculum learning|machine learning

要約(日本語): 学習が困難なタスクに対して、いくつかの別のタスクに対する学習成果を用いて学習させるカリキュラム学習がしばしば用いられる。しかし、効率的なカリキュラムを設計するのは容易ではない。本稿では、深層強化学習を用いてカリキュラムを設計する方法を提案する。

要約(英語): Curriculum learning is often used to address difficult-to-learn tasks. It uses learning results for some other tasks. However, it is not easy to design an efficient curriculum. This paper proposes a curriculum design method using deep reinforcement learning.

本誌: 2023年8月25日システム研究会

本誌掲載ページ: 7-8 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 459 Kバイト