WEKO3
アイテム
複数ターゲットによる階層型モジュラー強化学習結果からの知識獲得
https://pu-hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/1487
https://pu-hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/1487ae726736-96dc-4ef1-a0c8-761e9b8f4a64
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
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Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||||||||||||||
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公開日 | 2023-04-18 | |||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||
タイトル | 複数ターゲットによる階層型モジュラー強化学習結果からの知識獲得 | |||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||
タイトル | Hierarchical Modular Reinforcement Learning method in Multi-target Problem and Its Knowledge Acquisition of State-Action Rules | |||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||
言語 | ||||||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||
著者 |
伊賀上, 大輔
× 伊賀上, 大輔
× 市村, 匠
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抄録 | ||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||
内容記述 | Hierarchical Modular Reinforcement Learning(HMRL), consists of 2 layered learning where Profit-Sharing works to plan a target position in the higher layer and Q-learning trains the state-action pair to the target in the lower layer. In this paper, we expanded HMRL to multi-target problem under the consideration of the distance between target. We try to extract the knowledge related to state-action rules by C4.5. The state-action decision is implemented by using the acquired knowledge. | |||||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||||||
内容記述 | ||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
内容記述 | 開催日:平成24年12月22日 会場:山口大学 | |||||||||||||||||
bibliographic_information |
第17回日本知能情報ファジィ学会中国四国支部大会予稿集 p. 7-10, 発行日 2012 |
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出版者 | ||||||||||||||||||
出版者 | 日本知能情報ファジィ学会 | |||||||||||||||||
フォーマット | ||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
内容記述 | application/pdf | |||||||||||||||||
出版タイプ | ||||||||||||||||||
出版タイプ | AM | |||||||||||||||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa |