強化学習を用いたカリキュラム学習のためのカリキュラム設計法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-084

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Curriculum Design Method using Reinforcement Learning in Curriculum Learning

著者名: 堀田颯平（京都工芸繊維大学）,飯間等（京都工芸繊維大学）

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

キーワード: 機械学習|強化学習|カリキュラム学習|転移学習|Machine Learning|Reinforcement Learning|Curriculum Learning|Transfer Learning

要約(日本語): 近年、人工知能の技術の一つである強化学習が注目を集めている。 強化学習において学習問題が複雑だと、学習に相当な時間を要する、もしくは学習させることができない場合がある。 その対処として、転移学習を拡張したカリキュラム学習が用いられることがあるが、そのカリキュラムは使用者が前もって決めていることが多い。 しかし、そのためには多くの時間と労力が必要となる。 そこで本研究では、効率的にカリキュラム学習を行えるカリキュラムを設計する方法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 338 Kバイト