選択的不感化ニューラルネットを用いた関数近似器による強化学習

机译：使用选择性脱敏神经网络的函数逼近器进行强化学习

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強化学習は、動物の行動学習をモデル化したものといわれているが，一般に学習効率が悪く，状態空間が広いと非常に長い学習時間を要する.そのため,状態を離散化して状態数を減らすか，状態空間の次元を非常に低く抑える必要があり，実空間で生きる動物との間には非常に大きな差が存在する.

机译：强化学习被认为是动物行为学习的一种模式，但是通常来说，学习效率很低，并且当状态空间很宽时需要很长的学习时间，因此，是否要分散状态并减少状态数量。，必须使状态空间的维数非常小，与生活在现实空间中的动物有很大的不同。

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来源
《情報処理学会全国大会》|2010年|5.147-5.148|共2页
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作者
新保　智之; 山根　健; 田中　文英; 森田　昌彦;
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