情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

近年、画像認識や音声認識の分野で従来手法よりも優れた性能を示
すものとしてDeep Learningが注目されている。また、一方で、環
境との相互作用により適切な行動系列を獲得するための学習手法と
して、強化学習に関する様々な研究が行われている。そのような中
で、Deep Learning の手法の1つである畳み込みニューラルネット
ワーク とQ Learning を組み合わせた手法を用いて学習を行うDeep
Q Networkが提案されている。この研究では、強化学習の手法として
Q Learningが用いられているが、Profit Sharingなどの他の手法と
畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることも可能である
と考えられる。本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用
いたProfit Sharing を提案し、2D アクションゲームの学習を実現
する。