畳み込みニューラルネットワークを用いた過去の履歴を考慮した強化学習
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抄録
Deep Learning とQ Learningを組み合わせた手法を用いて学習を行うDeep Q-Networkが提案されている。Deep Q-Network は複数のアーケードゲームに対してそれぞれのゲームのための調整をせずに適用され、ゲームによっては人間よりも高いスコアを獲得している。しかし、4 時刻分の画面のデータを入力としているので、過去の履歴を考慮して行動を決定しなければならないゲームは苦手であるという問題がある。本研究では、Deep Q-Networkへの入力として過去の履歴も含めたパターンを利用することにより、過去の履歴などを考慮する方法について検討を行う。
収録刊行物
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- 第79回全国大会講演論文集
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第79回全国大会講演論文集 2017 (1), 211-212, 2017-03-16
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050574047123707392
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- NII論文ID
- 170000174629
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00180786/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles