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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-24 11:20 深層強化学習を用いた結合振動子系の劣駆動制御 ○中阪真明・白坂 将・鈴木秀幸（阪大）  NLP2018-114 |
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| 抄録 | （和） | 多様に存在するリズム現象を示す系のうち，複数のリズム素子が相互作用しているようなものは結合振動子系と呼ばれ，位相縮約を用いて位相振動子系で表すことで解析を簡素化できる．現在，高次元の結合振動子系を低次元入力により制御する劣駆動制御問題が位相縮約の枠組みで試みられている．結合位相振動子系について、深層強化学習を用いて劣駆動外部入力を設計し，望ましい同期度を達成するための手法を提案する． |
| （英） | Among a wide variety of rhythmic phenomena, systems in which a plurality of rhythm elements interact are called coupled oscillator systems. Their analysis can be simplified by introducing phase oscillators via phase reduction. Underactuated control in which high-dimensional coupled oscillator systems are controlled by low-dimensional input has been attempted in the framework of phase reduction. In this study, we propose a method for designing the underactuated external input for the coupled phase oscillator systems to achieve desired degree of synchrony using deep reinforcement learning. | |
| キーワード | （和） | 結合振動子系 / 位相縮約 / 深層強化学習 / 劣駆動制御 / / / / |
| （英） | coupled oscillator systems / phase reduction / deep reinforcement learning / underactuated control / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 413, NLP2018-114, pp. 97-100, 2019年1月. | |
| 資料番号 | NLP2018-114 | |
| 発行日 | 2019-01-16 (NLP) | |
| 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 | NLP2018-114 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP NC |
| 開催期間 | 2019-01-23 - 2019-01-24 |
| 開催地（和） | 北海道大学 百年記念会館 |
| 開催地（英） | The Centennial Hall, Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化，一般 |
| テーマ（英） | General Implementation of Neuro Computing, Analysis and Modeling of Human Science, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2019-01-NLP-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層強化学習を用いた結合振動子系の劣駆動制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Underactuated control of coupled oscillator systems using deep reinforcement learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 結合振動子系 / coupled oscillator systems |
| キーワード(2)（和/英） | 位相縮約 / phase reduction |
| キーワード(3)（和/英） | 深層強化学習 / deep reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | 劣駆動制御 / underactuated control |
| 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） | 中阪 真明 / Maaki Nakasaka / ナカサカ マアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白坂 将 / Sho Shirasaka / シラサカ ショウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 秀幸 / Hideyuki Suzuki / スズキ ヒデユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-24 11:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2018-114 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.413 |
| ページ範囲 | pp.97-100 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-01-16 (NLP) |
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