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- 小堀 訓成
- 早稲田大学大学院 理工学研究科 物理学及応用物理学専攻
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- 鈴木 健嗣
- 筑波大学大学院 システム情報工学研究科
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- ハルトノ, ピトヨ.
- 公立はこだて未来大学 情報アーキテクチャ学科
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- 橋本 周司
- 早稲田大学 理工学部 応用物理学科
書誌事項
- タイトル別名
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- Reinforcement Learning with temperature distribution based on likelihood function
- ユウド ジョウホウ ニ モトヅク オンド ブンプ オ モチイタ キョウカ ガクシュウホウ
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抄録
In the existing Reinforcement Learning, it is difficult and time consuming to find appropriate the meta-parameters such as learning rate, eligibility traces and temperature for exploration, in particular on a complicated and large-scale problem, the delayed reward often occurs and causes a difficulty in solving the problem. In this paper, we propose a novel method introducing a temperature distribution for reinforcement learning. In addition to the acquirement of policy based on profit sharing, the temperature is given to each state and is trained by hill-climbing method using likelihood function based on success and failure of the task. The proposed method can reduce the parameter setting according to the given problems. We showed the performance on the grid world problem and the control of Acrobot.
収録刊行物
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- 人工知能学会論文誌
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人工知能学会論文誌 20 297-305, 2005
一般社団法人 人工知能学会
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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
- 1390001205108859904
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- NII論文ID
- 10022005408
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- NII書誌ID
- AA11579226
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- ISSN
- 13468030
- 13460714
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- NDL書誌ID
- 8685270
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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
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可