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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | Importance Weight Aware Updateによる逐次的自然方策勾配推定 ○岩城 諒（阪大）・横山裕樹（玉川大）・浅田 稔（阪大）  IBISML2016-81 |
自然方策勾配法などの強化学習の成功には，適切な学習率の設定が不可欠である．確率的勾配法の適応的学習率として提案された O... [more] | IBISML2016-81 pp.251-257 |
| IBISML | 2011-11-09 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | Modified Newton Approach to Policy Search ○Hirotaka Hachiya（Tokyo Inst. of Tech.）・Tetsuro Morimura（IBM Japan）・Takaki Makino（Univ. of Tokyo）・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-54 |
[more] | IBISML2011-54 pp.79-85 |
| MBE, NC (併催) |
2007-12-22 16:10 |
愛知 | 名古屋大学 | 平均報酬の多様体に基づく方策勾配法 ○松原崇充（奈良先端大/ATR－CNS）・森本 淳（JST-ICORP,ATR-CNS） NC2007-85 |
本稿では，方策のパラメータ空間においてパラメータ変化が及ぼす平均報酬の変化を量る計量に基づく方策勾配型強化学習法を提案す... [more] | NC2007-85 pp.81-86 |
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