| 講演名 | 2011-03-07 Fusing Learning Strategies to Learn Various Tasks with Single Configuration , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | This paper proposes a method to fuse learning strategies (LSs) in reinforcement learning framework. Generally, we need to choose a suitable LS for each task respectively. In contrast, the proposed method automates this selection by fusing LSs. The LSs fused in this paper includes a transfer learning, a hierarchical RL, and a model based RL. The proposed method has a wide applicability. When the method is applied to a motion learning task, such as a crawling task, the performance of motion may be improved compared to an agent with a single LS. The method also can be applied to a navigation task by hierarchically combining already learned motions, such as a crawling and a turning. This paper demonstrates a maze task of a humanoid robot where the robot learns not only a path to goal, but also a crawling and a turning motions. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Learning System / Reinforcement Learning / Modularization / Motion Learning / Humanoid Robot |
| 資料番号 | NC2010-154 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2011/2/28(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fusing Learning Strategies to Learn Various Tasks with Single Configuration |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Learning System |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Akihiko YAMAGUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 2011-03-07 |
| 資料番号 | NC2010-154 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 461 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |