可視化によるDeep Q Networkの行動価値根拠の分析

資料種別: 文書・図像類

著者: 長嶺, 一輝ほか

出版者: 電子情報通信学会 / 情報処理学会

出版年: 2018-09-20

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 人間がビデオゲームといったタスクを解くとき、そのタスクに出現するオブジェクトやその位置関係などの視覚的特徴に注視する。画像ベースのゲームタスクにおいて人間並みのパフォーマンスを発揮する、Deep Q Network という深層強化学習アルゴリズムでも同様な事象が起きていると推測できる。そこで、本研究...

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書誌情報

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デジタル

資料種別: 文書・図像類
タイトル: 可視化によるDeep Q Networkの行動価値根拠の分析
著者・編者: 長嶺, 一輝
遠藤, 聡志
山田, 孝治
當間, 愛晃
赤嶺, 有平
Nagamine, Kazuki
Endo, Satoshi
Yamada, Koji
Toma, Naruaki
Akamine, Yuhei
著者標目: 長嶺, 一輝
遠藤, 聡志
山田, 孝治
當間, 愛晃
赤嶺, 有平
Nagamine, Kazuki
Endo, Satoshi
Yamada, Koji
Toma, Naruaki
Akamine, Yuhei
出版事項: 電子情報通信学会 / 情報処理学会
出版年月日等: 2018-09-20
出版年（W3CDTF）: 2018-09-20
並列タイトル等: Analysis of the Action Value of Deep Q Network by visualization
タイトル（掲載誌）: FIT2018（第17回情報科学技術フォーラム）
掲載ページ: 319-320
本文の言語コード: jpn
件名標目: 深層強化学習
Deep Q Network
対象利用者: 一般
一般注記: 人間がビデオゲームといったタスクを解くとき、そのタスクに出現するオブジェクトやその位置関係などの視覚的特徴に注視する。画像ベースのゲームタスクにおいて人間並みのパフォーマンスを発揮する、Deep Q Network という深層強化学習アルゴリズムでも同様な事象が起きていると推測できる。そこで、本研究では、DQNが行動価値を計算する際に用いる CNN を Grad-CAM という手法で可視化して、学習過程でどのような特徴を捉えているか分析することを目的とする。
会議発表用資料
一次資料へのリンクURL: https://u-ryukyu.repo.nii.ac.jp/record/2012385/files/F-042.pdf （fulltext）
https://u-ryukyu.repo.nii.ac.jp/record/2012385/files/F-042.pdf
オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
著作権情報: 電子情報通信学会
情報処理学会
関連情報（URI）: URI
https://www.ieice.org/publications/conferences/summary.php?id=FIT0000013201&expandable=2&ConfCd=F&session_num=5f&lecture_number=F-042&year=2018&conf_type=F
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 琉球大学 : 琉球大学学術リポジトリ