| 大会名称 |
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
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2021
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| 発行日 |
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2021-02-23
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| セッション番号 |
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N-1
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| セッション名 |
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非線形問題
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| 講演日 |
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2021/3/11
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| 講演場所(会議室等) |
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Meeting 20
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| 講演番号 |
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N-1-13
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| タイトル |
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慣性項付き記憶制限準ニュートン法を用いた深層強化学習のTensorflowへの実装
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| 著者名 |
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○田中和真, マハブービ シェヘラザード, 二宮 洋,
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| キーワード |
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深層強化学習, 最適化手法, 準ニュートン学習法, 記憶制限手法, Tensorflow
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| 抄録 |
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近年，ゲームなどの複雑かつ大規模なデータの学習を可能にした深層強化学習(Deep Q-Network, DQN)に注目が集まっている．DQNは強化学習と深層学習(DNN)を組み合わせた手法である．一方，近年GPU環境を明示的なプログラミングの必要がなく使用が可能な機械学習フレームワークであるTensorflowにも注目が集まっている．本研究では，記憶制限準ニュートン法に基づく学習アルゴリズムをDQNに導入しTensorflowへの実装を試みる．
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