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講演抄録/キーワード
講演名 2024-01-18 14:00
[チュートリアル講演]強化学習と計算機シミュレーション
河野 仁東京電機大AP2023-170
抄録 (和) 強化学習はエージェントが試行錯誤的に行動を選択し,得られる報酬から問題の最適解を探査可能な機械学習アルゴリズムの一種である.様々な応用がなされているが,実時間での強化学習は現実的ではないことが多く計算機による学習が多く用いられる.そのため,本稿では強化学習を概説し,メリット,デメリットなどを明らかにした上でロボット実装における難しい点や計算機シミュレーションなどによる例示を行う. 
(英) Reinforcement learning is a learning algorithm in which an agent selects actions through trial and error and explores for the optimal solution to a problem from the rewards obtained. Although various applications have been performed, real-time reinforcement learning is often impractical, and computer-based learning is often used. Therefore, this paper provides an overview of reinforcement learning, clarifies its merits and demerits, and then explains the difficulties in robot implementation and provides examples using computer simulations.
キーワード (和) 機械学習 / 強化学習 / 計算機シミュレーション / / / / /  
(英) Machine learning / Reinforcement learning / Computer simulation / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 336, AP2023-170, pp. 58-61, 2024年1月.
資料番号 AP2023-170 
発行日 2024-01-10 (AP) 
ISSN 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 AP2023-170

研究会情報
研究会 AP WPT  
開催期間 2024-01-17 - 2024-01-19 
開催地(和) 新潟大学駅南キャンパスときめいと 
開催地(英) Tokimate, Niigata University 
テーマ(和) 電波伝搬・無線電力伝送・一般 
テーマ(英) Radio propagation, Wireless transmission technology, Antennas and Propagation 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AP 
会議コード 2024-01-AP-WPT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 強化学習と計算機シミュレーション 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Reinforcement learning and its computer simulation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(2)(和/英) 強化学習 / Reinforcement learning  
キーワード(3)(和/英) 計算機シミュレーション / Computer simulation  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 河野 仁 / Hitoshi Kono / コウノ ヒトシ
第1著者 所属(和/英) 東京電機大学 (略称: 東京電機大)
Tokyo Denki University (略称: Tokyo Denki Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-01-18 14:00:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 AP 
資料番号 AP2023-170 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.336 
ページ範囲 pp.58-61 
ページ数
発行日 2024-01-10 (AP) 


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