Mario AIにおけるDeep Boltzmann Machineを併用した進化学習

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/11/01

タイトル(英語): Evolutionary Learning with Deep Boltzmann Machine for Mario AI Championships

著者名: 半田　久志（近畿大学理工学部）

著者名(英語): Handa Hisashi (School of Science and Technology, Kinki University)

キーワード: Deep Boltzmann Machine，Mario AI，進化学習，ニューラルネットワークの進化　　Deep Boltzmann Machine，Mario AI，Evolutionary Learning，Neuroevolution

要約(英語): The use of the Deep Boltzmann Machine for Neuroevolution in the case of Mario AI is discussed in this paper. The scene information in the Mario AI is transformed into a feature space generated by using the Deep Boltzmann Machine. Experimental results show that the proposed method, i.e., Neuroevolution with the Deep Boltzmann Machine outperforms the one with shallow Boltzmann Machine and other methods.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.11 （2014） 特集Ⅰ：電気関係学会関西連合大会　特集Ⅱ：国際会議ヒューマナイズド　システム2013

本誌掲載ページ: 1738-1745 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/11/134_1738/_article/-char/ja/