徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [最上 義夫]/馬場 則夫/各レベルにS-モデル非定常環境をもつ階層構造学習オートマトン/[計測自動制御学会論文集]

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EID
14199
EOID
764213
Map
0
LastModified
2015年1月29日(木) 14:24:57
Operator
三木 ちひろ
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
[学科長]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.工学部.知能情報工学科
著者 必須
  1. 最上 義夫
    役割 任意

    (日) 全頁執筆

    貢献度 任意 90
    学籍番号 推奨
  2. (英) Baba Norio / (日) 馬場 則夫 / (読) ばば のりお
    データベース中に適合する可能性のある以下の情報を発見しました
    [個人] 馬場 則夫 ([大阪教育大学])
    この情報が上記に掲げた個人の業績等に分類されるためには参照登録が必要です.上記に掲げた個人本人に該当する場合には参照登録に変更してください.
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Hierarchical Structure Learning Automata with an S-Model Nonstationary Random Environment at Each Level

(日) 各レベルにS-モデル非定常環境をもつ階層構造学習オートマトン

副題 任意
要約 任意

(日) 一般的な環境であるS-モデル非定常環境を各レベルにもつ階層構造学習オートマトンについて考察し,ある条件が成り立つ環境において,環境からの報酬をそのまま用いて学習を行った場合に発生する問題点について指摘し,この問題点を解決するために新しくパラメータを導入した.このパラメータは,各レベルの環境からの報酬だけでなく,そのレベルより下のレベルが得た報酬をも考慮して計算される.そして,このパラメータをRelative Reward Strength Algorithmに用いることによって新しい階層構造学習アルゴリズムを構築し,この階層構造学習アルゴリズムによって最適パスのパス確率はいくらでも1に近くすることができることを理論的に示した.さらに,数値シミュレーションによって,本学習アルゴリズムの有用性を検討した.

キーワード 推奨
  1. (英) hierarchical structure learning automata
    データベース中に適合する可能性のある以下の情報を発見しました
    [キーワード] 階層構造学習オートマトン (hierarchical structure learning automata)
    [キーワード] 可変階層構造学習オートマトン (variable hierarchical structure learning automata)
  2. (英) S-model nonstationary random environment
  3. (英) relative reward strength algorithm
  4. (英) reward vector
発行所 推奨 計測自動制御学会
誌名 必須 計測自動制御学会論文集([計測自動制御学会])
(pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)
ISSN 任意 0453-4654
ISSN: 0453-4654 (pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)
Title: 計測自動制御学会論文集
Supplier: 公益社団法人 計測自動制御学会
Publisher: The Society of Instrument and Control Engineers
 (J-STAGE  (CrossRef (No Scopus information.)
必須 32
必須 5
必須 731 740
都市 任意
年月日 必須 1996年 5月 1日
URL 任意 http://ci.nii.ac.jp/naid/10001765006/
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意 10001765006
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意