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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-03-12 15:40 Statistical Active Learning for Efficient Value Function Approximation in Reinforcement Learning ○Takayuki Akiyama・Hirotaka Hachiya・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.）  NC2008-147 |
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| 抄録 | （和） | Appropriately designing sampling policies is highly important for obtaining better control policies in reinforcement learning. In this paper, we first show that the least-squares policy iteration (LSPI) framework allows us to employ statistical active learning methods for linear regression. Then we propose a design method of good sampling policies for efficient exploration, which is particularly useful when the sampling cost of immediate rewards is high. The proposed method combined with LSPI is called active policy iteration (API). Through simulations with a batting robot, we demonstrate the usefulness of API. |
| （英） | Appropriately designing sampling policies is highly important for obtaining better control policies in reinforcement learning. In this paper, we first show that the least-squares policy iteration (LSPI) framework allows us to employ statistical active learning methods for linear regression. Then we propose a design method of good sampling policies for efficient exploration, which is particularly useful when the sampling cost of immediate rewards is high. The proposed method combined with LSPI is called active policy iteration (API). Through simulations with a batting robot, we demonstrate the usefulness of API. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Reinforcement Learning / Active Learning / Robotics / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 480, NC2008-147, pp. 261-266, 2009年3月. | |
| 資料番号 | NC2008-147 | |
| 発行日 | 2009-03-04 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2008-147 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2009-03-11 - 2009-03-13 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa Univ. |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2009-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Statistical Active Learning for Efficient Value Function Approximation in Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Reinforcement Learning |
| キーワード(2)（和/英） | / Active Learning |
| キーワード(3)（和/英） | / Robotics |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋山 貴幸 / Takayuki Akiyama / アキヤマ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 八谷 大岳 / Hirotaka Hachiya / ハチヤ ヒロタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-03-12 15:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2008-147 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.480 |
| ページ範囲 | pp.261-266 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-03-04 (NC) |
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