書誌事項
- タイトル別名
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- R-learning with Multiple State-action Value Tables
- フクスウ ノ ジョウタイ コウドウ カチヒョウ オ モチイタ R ガクシュウ ノ コウソクカ
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抄録
We propose a method to improve the performance of R-learning, a reinforcement learning algorithm, by using multiple state-action value tables. Unlike Q- or Sarsa learning, R-learning learns a policy to maximize undiscounted rewards. Multiple state-action value tables cause substantial explorations as needed and make R-learnings to work well. Efficiency of the proposed method is verified through experiments in simulation environment.
収録刊行物
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- 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌)
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電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) 126 (1), 72-82, 2006
一般社団法人 電気学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001204604267008
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- NII論文ID
- 10016922097
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- NII書誌ID
- AN10065950
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- ISSN
- 13488155
- 03854221
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- NDL書誌ID
- 7786275
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可