| 講演名 | 2023-03-14 好奇心に基づく利益分配深層強化学習 林 航輝(日大), 山口 和馬(日大), 山内 ゆかり(日大), |
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| 抄録(和) | 近年，深層強化学習に強化学習アルゴリズムの利益分配法を組み込んだDQN with PSが提案された．この手法は，エージェントが報酬を得ると経験に対して報酬を分配するため，より成功体験に重みを置き報酬の遅延を抑制し学習を高速化する．しかし，学習の初期段階では成功報酬を得ることが困難である．本研究では未体験の状態に対して内部報酬を与える好奇心探索を導入することで，学習初期の報酬分配を可能にし，探索と収束の効率化を目指す． |
| 抄録(英) | Recently, "DQN with PS," which incorporates profit sharing in deep reinforcement learning, was proposed. This method speeds up learning by placing more weight on successful experiences. However, it is difficult to obtain success rewards in the early stages of learning. This study proposes to introduce curiosity into conventional methods. This allows for profit sharing in the early stages of learning. And make the convergence of search and learning more efficient. |
| キーワード(和) | 深層強化学習 / 好奇心探索 |
| キーワード(英) | Deep Reinforcement Learning / Curiosity search |
| 資料番号 | NC2022-107 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2023/3/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Electro-Communications |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 堀 潤一(新潟大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Junichi Hori(Niigata Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 吉田 久(近畿大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 奥野 竜平(摂南大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Ryuhei Okuno(Setsunan Univ) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 湯田 恵美(東北大) / 金子 美樹(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Emi Yuda(Tohoku Univ) / Miki Kaneko(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 好奇心に基づく利益分配深層強化学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Reinforcement Learning with Profit Sharing Based on Curiosity |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層強化学習 / Deep Reinforcement Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 好奇心探索 / Curiosity search |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 林 航輝 / Kouki Hayashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山口 和馬 / Kazuma Yamaguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山内 ゆかり / Yukari Yamauchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-03-14 |
| 資料番号 | NC2022-107 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NC-425 |
| ページ範囲 | pp.90-93(NC), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |