モデルベース・モデルフリー強化学習の調停について

• 資料種別: 記事
• タイトル: モデルベース・モデルフリー強化学習の調停について
• 巻次・部編番号: JSAI2022; 0
• 著者・編者: 内部 英治
• 著者標目: UCHIBE Eiji; 内部 英治
• 出版年月日等: 2022
• 出版年（W3CDTF）: 2022
• 並列タイトル等: Coordination of model-based and model-free reinforcement learning
• タイトル（掲載誌）: 人工知能学会全国大会論文集; Proceedings of the Annual Conference of JSAI
• 巻号年月日等（掲載誌）: JSAI2022 0
• 掲載巻: JSAI2022
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: 2M4OS19b03-2M4OS19b03
• ISSN（掲載誌）: 2758-7347
• 著者別名: UCHIBE Eiji
• 件名標目: Model-free reinforcement learning; Model-based reinforcement learning; モデルフリー強化学習; モデルベース強化学習
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_2M4OS19b03
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: <p>Reinforcement learning algorithms are categorized into model-based methods, which explicitly estimate an environmental model and a reward function,...