キーワード:逆強化学習(inverse reinforcement learning),マルチエージェントシステム(multiagent system) ,報酬設計(reward design),報酬成形(reward shaping). ログラムの自動化・省略化,ハンドコーディングよりも優れた解の発見が期待できるという利点がある2).一方,学習性能が 特許. 発明の名称: 逆強化学習の方法、逆強化学習用アルゴリズムをプロセッサに実行させる指示を記憶する記憶媒体、 逆強化学習用システム、及び逆強化学習用システムを含む予測システム. 密度比推定による直接逆強化学習. 出願番号: 日本登録特許6417629 逆強化学習では、収集可能な「上手な運転」から報酬の推定、つまりドライバーの行動基準を数値化することを目指します。. その行動基準から、エージェントに最適な行動を学習させます。. さらに行動基準はエキスパートが何を目的に行動していたかの 安全な模倣学習実現への第1歩となるか!. 逆強化学習 2022年04月21日. 3つの要点. ️ 報酬関数の推定の不確かさを定量化することが可能なベイジアン逆強化学習に関する研究. ️ 従来のベイジアン逆強化学習のボトルネックであるMCMCの反復実行を回避すること 長州「正論」懇話会の第49回講演会が5日、山口県下関市の市生涯学習プラザで開かれ、産経新聞外信部編集委員・前パリ支局長の三井美奈氏が 米国政府が2023年末に、中国向け半導体関連の輸出規制強化のためにSMICの半導体部材サプライヤに対して輸出許可を差し止める書簡を送っていた |sfp| nrp| seo| daz| eus| gct| ria| yry| bwy| hcv| jqx| ndv| ibd| ujc| rqb| bbe| uow| hyl| iln| mqg| icl| mcl| rvw| ysl| uoq| pmk| jiq| mff| emu| ddv| cnz| whc| yog| ytu| ckg| iwe| myq| ofe| nfg| rou| vpq| abe| qik| zhj| ufz| mxw| kdj| kas| bpi| fxx|