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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NC, NLP (共催) |
2023-01-29 14:25 |
北海道 | 公立はこだて未来大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
レザバーアクタークリティックモデルによるロボットの連続値制御 ○湊 宏太郎・香取勇一（公立はこだて未来大）  NLP2022-103 NC2022-87 |
複雑な環境下で動作するロボットの制御のために，深層学習の活用が期待されているが，それには大量のデータ，学習時間，電力が必... [more] | NLP2022-103 NC2022-87 pp.118-122 |
| NS | 2022-04-15 10:45 |
東京 | 機械振興会館 + オンライン開催 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［奨励講演］An Actor-Critic based Reinforcement Learning Algorithm for Combinatorial Optimization and Mobile Power Trucks Routing Problem ○Zhao Wang（NTT）・Yuhei Senuma（Waseda Univ.）・Yuusuke Nakano（NTT）・Jun Ohya（Waseda Univ.）・Ken Nishimatsu（NTT） NS2022-1 |
[more] | NS2022-1 pp.1-6 |
| NC, MBE (併催) |
2021-03-04 16:50 |
ONLINE | オンライン開催 | A3Cにおける決定論的方策勾配の導入 ○高萩 悠・山内ゆかり（日大） NC2020-63 |
Mnihらは，Asynchronous Advantage Actor-Critic （A3C）と呼ばれる学習手法を提起... [more] | NC2020-63 pp.117-120 |
| NC | 2007-03-14 17:00 |
東京 | 玉川大学 | CPG-Actor-Critic法によるミミズ型ロボットの推進運動の獲得 ○牧野研司（奈良先端大）・中村 泰（阪大）・柴田智広・石井 信（奈良先端大） |
移動ロボットを開発する際に, ロボットのダイナミクスを含む環境の変化に対してどのように適応させるかということは重要な課題... [more] | NC2006-152 pp.203-208 |
| NLP | 2006-01-24 10:40 |
徳島 | 四国大学 | 大規模システムのための強化学習 ～ 多変量解析に基づく状態空間の圧縮 ～ ○佐藤仁樹（公立はこだて未来大） |
本報告では，多変量解析を用いて状態空間を圧縮する方法を提案し，これを高次元連続環境における強化学習に適用する．まず，重回... [more] | NLP2005-99 pp.7-12 |
| NLP | 2005-07-25 15:50 |
北海道 | 公立はこだて未来大学 | 確率的連続行動の強化学習 ～ 直交関数展開による確率密度関数の近似 ～ ○佐藤仁樹（公立はこだて未来大） |
本報告では，連続行動連続状態のMarkov決定過程により記述された環境において，強化学習の一手法であるactor-cri... [more] | NLP2005-35 pp.39-44 |
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