| 大会名称 |
|---|
| 2017年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| 2017-09-05 |
| セッション番号 |
| 6E |
| セッション名 |
| 知識処理と機械学習 |
| 講演日 |
| 2017/09/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館3階 233号講義室 |
| 講演番号 |
| F-024 |
| タイトル |
| Deep Q-Networkを用いた模倣による動作自動獲得 |
| 著者名 |
| 中村 格, 飯塚博幸, 山本雅人, |
| キーワード |
| 動作模倣, 強化学習 |
| 抄録 |
| 開発されるロボットの形状は多種多様であり，開発者はそれぞれのロボットの形状にあわせた動作を逐一デザインする必要がある．そこで本研究では，ロボットの形状に合わせて逐一デザインするのではなく，形状の異なるものに対しても模倣ができるよう，画像のみから動作を獲得させることを考えた．これを実現するために，入力が画像であるDeep Q-networkを用いて，形状が異なるものから動作モデルの動作を学習する手法を提案し，模倣可能であることを示した． |
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