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重みベクトルの分布に基づいた想起が可能な改良型KFM連想メモリによる拡張適格度を用いた強化学習
○渡邉幸佑,長名優子(東京工科大)
本研究では、重みベクトルの分布に基づいた想起が可能な改良型KFM(Kohonen
Feature Map)連想メモリによる拡張適格度を用いた強化学習を提案する。この
手法は重みベクトルの分布に基づいた想起が可能な改良型KFM連想メモリによ
る強化学習に基づいた手法であり、状態と行動の対に対応する拡張適格度を定
義し、それを行動の決定方法の選択や不要な領域の縮小に用いる。提案手法の
動作を確認し、有効性を示すために経路探索問題と獲物捕獲問題を題材として
実験を行い、その結果を示す。