ベイジアンネット混合モデルを用いた環境適応型オンライン学習システム

• 研究課題/領域番号: 19700138
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 東京工業高等専門学校 (2008); 名古屋工業大学 (2007)
• 研究代表者: 北越 大輔 東京工業高等専門学校, 情報工学科, 講師 (50378238)
• 研究期間 (年度): 2007 – 2008
• 研究課題ステータス: 完了 (2008年度)
• 配分額: 3,630千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 330千円); 2008年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2007年度: 2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
• キーワード: 機械学習 / 強化学習 / 混合モデル / 環境適応型学習システム / Khepera II / ベイジアンネット / 利益共有法 / Khepera II ロボット / 適応システム / Profit Sharing / 確率推論

研究概要

本研究では,機械学習の一つである強化学習と,確率モデルとして知られるベイジアンネットの混合モデルを用いた環境適応型オンライン学習システムを提案し,これを実装した移動エージェント(ロボット)の複雑・動的な環境での適応性能評価を目的とした.提案手法はノイズを含む環境や,環境の様々な変化に対して柔軟に適応可能であること,および指数型混合モデルに固有の特徴として,広範な環境情報を少数のベイジアンネットによって表現可能であることが実験的に示された.

研究成果

• [学会発表] Noise Tolerance of an on-line Adaptive Learning System using a Mixture of Bayesian Networks (2008)
  • 著者名/発表者名: Daisuke Kitakoshi, Hiroyuki Shioya, and Ryohei Nakano
  • 学会等名: Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems & 9th International Symposium on Advanced Intelligent Systems
  • 年月日: 2008-09-20
• [学会発表] Noise Tolerance of an on-line Adaptive Learning System using a Mixture of Bayesian Networks (2008)
  • 著者名/発表者名: Daisuke Kitakoshi
  • 学会等名: Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems & 9th International Symposium on Advanced Intelligent Systems
  • 発表場所: Nagoya University
  • 年月日: 2008-09-20
• [備考] 現在、研究成果を学術論文として、"Information Sciences" (Elsevier)へ投稿中。