行動則の因子情報に基づいた学習エージェントの知識再利用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18058

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: 2018/09/26

タイトル(英語): Knowledge reusing of learning agent based on factor information of behavioral rule

著者名: 齊藤 史哲(千葉工業大学)

著者名(英語): Fumiaki SAITOH(Chiba Institute of Technology)

キーワード: 学習エージェント|非負値行列因子分解|強化学習|知識モデル|learning agent|non - negative matrix factorization|reinforcement learning|knowledge model

要約(日本語): 本研究は自律エージェントの複数環境に対する学習結果をデータとし，それらから知識抽出を試みるものである。これにより，複数環境に適応するエージェントの構築が期待できる。知識抽出には非負値行列因子分解を用いることで，強化学習エージェントが経験した環境に対して複数構築されたQ-tableの集合に対する共通要因を因子として抽出する。これを通じて，学習エージェントによる知識の再利用の可能性について議論・検討を行う。

要約(英語): In this research, we attempt to extract knowledge from learning results for multiple environments of autonomous learning agent. A common factor of the environment is extracted as a factor by applying non - negative matrix factorization to the set of learning results of the reinforcement learning agent.It can be expected to build an agent adapting to multiple environments, by our approach.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,516 Kバイト