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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-06-29 13:30 複素ニューラルネットワークを用いた複素強化学習手法 ○持田昌樹・中野秀洋・宮内 新（東京都市大）  CCS2017-1 |
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| 抄録 | （和） | 複素強化学習における行動価値関数を複素ニューラルネットワークによって近似する手法を示す．複素強化学習は行動価値を複素数に拡張し，文脈情報を付加することで少ないメモリと計算によって不完全知覚環境に対応する．多数の状態を有する大規模な環境に適用するために，本論文では複素ニューラルネットワークを用いた行動価値関数の関数近似を導入する．状態に連続値を持つMountain Car 環境でシミュレーション実験を行う． |
| （英） | This paper proposes the method to approximate the action-value function in complex-valued reinforcement learning by using complex-valued neural networks. Complex-valued reinforcement learning extends action–values to complex numbers and adding action-values to some context information enables the learning algorithm to adapt perceptual aliasing with less memory usage. In order to apply larger environment with the large number of sates, this paper introduces the function approximation for the action-value function by using complex-valued neural networks. We perform simulation experiments on the Mountain Car environment which has continuous states. | |
| キーワード | （和） | 強化学習 / 不完全知覚 / 複素強化学習 / 複素ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | reinforcement learning / perceptual aliasing / complex-valued reinforcement learning / complex-valued neural networks / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 112, CCS2017-1, pp. 1-5, 2017年6月. | |
| 資料番号 | CCS2017-1 | |
| 発行日 | 2017-06-22 (CCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CCS2017-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2017-06-29 - 2017-06-30 |
| 開催地（和） | 茨城大学工学部日立キャンパス |
| 開催地（英） | Ibaraki Univ. |
| テーマ（和） | 相互作用（インタラクション）と情報伝達（コミュニケーション） |
| テーマ（英） | Interaction and Communication, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2017-06-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複素ニューラルネットワークを用いた複素強化学習手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Complex-Valued Reinforcement Learning Method Using Complex-Valued Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(2)（和/英） | 不完全知覚 / perceptual aliasing |
| キーワード(3)（和/英） | 複素強化学習 / complex-valued reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | 複素ニューラルネットワーク / complex-valued neural networks |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 持田 昌樹 / Masaki Mochida / モチダ マサキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 秀洋 / Hidehiro Nakano / ナカノ ヒデヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮内 新 / Arata Miyauchi / ミヤウチ アラタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-06-29 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2017-1 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.112 |
| ページ範囲 | pp.1-5 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-06-22 (CCS) |
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