5M-07
Deep-Q-Networkを用いた迷路の学習
○市川椋太,長名優子(東京工科大)
本研究では、Deep-Q-Network を用いた迷路の学習を行う。3D迷路
において、観測としてエージェント視点で見た前方の迷路の画像を
与え、適切な行動を選択できるように学習を行う。迷路の学習は、
Deep-Q-Network が得意とするゲームの学習であるが、将来的には
ロボットによる経路探索問題などにも容易に拡張することのできる
問題であると考えられ、ゲーム以外の問題への適用にもつながると
考えられる。

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