状態・行動空間の適応的共構成のためのエントロピー駆動型強化学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-2

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): An Entropy-guided Reinforcement Learning for Adaptive Co-construction of State adn Action Spaces

著者名: 永吉 雅人(新潟県立看護大学),村尾 元(神戸大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Masato Nagayoshi(Niigata College of Nursing),Hajime Murao(Kobe University),Hisashi Tamaki(Kobe University)

キーワード: 強化学習|空間構成|空間間相互作用|エントロピー|reinforcement learning|construction of state and action spaces|interactions between state and action spaces|entropy

要約(日本語): 近年，強化学習研究は盛んになられているものの，実用性といった観点から，状態空間や行動空間を予め適切に設計することが難しいことが問題点の一つとなっている．この点に留意して，筆者らが提案しているエントロピーを用いた指標による状態空間および行動空間の共適応的構成法を紹介する．合わせて，その実適用について簡単に触れる．

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