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講演抄録/キーワード
講演名 2019-07-10 16:45
[招待講演]強化学習のアルゴリズムと応用の現状
前田新一PFNRCC2019-18 NS2019-51 RCS2019-108 SR2019-27 SeMI2019-27
抄録 (和) 強化学習は、報酬最大化の基準のもと、行動系列を最適化する枠組みである。本講演では、強化学習の代表的なアルゴリズムの理論的な基礎を解説するとともに、強化学習アルゴリズムがどういった問題に適用できるかを具体例を交えて解説する。 
(英) Reinforcement Learning is a framework to optimize an action sequence in terms of the return maximization. In this talk, I will explain the theoretical background of the major reinforcement learning algorithms and its applicability to the real problems by introducing some examples.
キーワード (和) 強化学習 / ベルマン方程式 / マルコフ決定過程 / / / / /  
(英) Reinforcement Learning / Bellman Equation / Markov Decision Process / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 110, SeMI2019-27, pp. 53-53, 2019年7月.
資料番号 SeMI2019-27 
発行日 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード RCC2019-18 NS2019-51 RCS2019-108 SR2019-27 SeMI2019-27

研究会情報
研究会 SeMI RCS NS SR RCC  
開催期間 2019-07-10 - 2019-07-12 
開催地(和) I-Siteなんば(大阪) 
開催地(英) I-Site Nanba(Osaka) 
テーマ(和) 特集セッション「AI時代の将来無線に向けた通信・ネットワーク制御」 ,一般 
テーマ(英) Communication and Networked Control for the Future Radio of the AI Age, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SeMI 
会議コード 2019-07-SeMI-RCS-NS-SR-RCC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 強化学習のアルゴリズムと応用の現状 
サブタイトル(和)
タイトル(英) Current Status of Reinforcement Learning 
サブタイトル(英) Algorithms and Applications 
キーワード(1)(和/英) 強化学習 / Reinforcement Learning  
キーワード(2)(和/英) ベルマン方程式 / Bellman Equation  
キーワード(3)(和/英) マルコフ決定過程 / Markov Decision Process  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 前田 新一 / Shin-ichi Maeda / マエダ シンイチ
第1著者 所属(和/英) Preferred Networks (略称: PFN)
Preferred Networks (略称: PFN)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-07-10 16:45:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 SeMI 
資料番号 RCC2019-18, NS2019-51, RCS2019-108, SR2019-27, SeMI2019-27 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.106(RCC), no.107(NS), no.108(RCS), no.109(SR), no.110(SeMI) 
ページ範囲 p.39(RCC), p.49(NS), p.43(RCS), p.49(SR), p.53(SeMI) 
ページ数
発行日 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) 


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