2013 Fiscal Year Annual Research Report
分布推定アルゴリズムの対象領域・解表現形式の拡張とその展開
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23700267
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| Research Institution | Kinki University |
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Principal Investigator |
半田 久志 近畿大学, 理工学部, 准教授 (60304333)
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| Keywords | 分布推定アルゴリズム / 進化計算 / 強化学習問題 / グラフカーネル / グラフマイニング |
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| Research Abstract |
研究課題の一つである強化学習問題のための分布推定アルゴリズムEDA-RLでは，これまでの成果をまとめたものをシステム情報制御学会の学会誌に解説記事として掲載された．特に，冗長系列の削減に力点を置いて記述した．また，強化学習問題への多様体学習の適用についても，電気学会の学会誌に解説記事を出すことが出来た．本研究課題の先見性が認められつつあると考えている．
また，強化学習問題への適用として，多様体学習の他に，特徴抽出を行うためにDeep Boltzmann Machinesの利用を検討した．これは，ビデオゲームの一つであるMario AI championshipに適用し，性能向上を確認することが出来た．
グラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズムについて，エッジに重みがある場合について検討を行った．これは，未発表ではあるが，研究課題終了後，順次発表を行っていくことを予定している．
GPGPUの活用は最後まで有用な結果を示すことができなかった．細粒度のスレッド処理を効率的に使えなかったことによる．内定をいただいた，次年度からの基盤（C）の課題では，コア数の多いXeon(24コア・48スレッド)での適用を検討する．
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Research Products
(8 results)
