{"product_id":"ieej-st17013","title":"強化学習におけるメタパラメータを浮き沈みさせる効果の一検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eST17013\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 システム研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2017\/06\/10\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA study on effectiveness of meta-parameters having ups and downs in reinforcement learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e永吉 雅人(新潟県立看護大学),玉置 久(神戸大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eMasato Nagayoshi(Niigata College of Nursing),Hisashi Tamaki(Kobe University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e強化学習|メタパラメータ|学習率|reinforcement learning|meta-parameter|learning rate\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本稿では，強化学習エージェントにおけるメタパラメータの一つである学習率を波形変化（浮き沈み）させた効果について、計算機実験を通して検討する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eIn this paper, we confirm the effectiveness of of a learning rate having ups and downs in reinforcement learning through a  computational experiment.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e669 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 3","offer_id":46388656373999,"sku":"IEEJ-ST17013-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_eef654b2-d8c1-4177-be4c-df995123cddc.png?v=1744513511","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-st17013","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}