ポスターセッション3

9:30 〜 11:30機械学習

[P3-62] ベイズ的確信度解釈に基づく満足化強化学習の比較

*菊池 優那¹、高橋 達二¹、甲野 佑¹ (1. 東京電機大学)

キーワード：

機械学習、強化学習、満足化、ベイズ推定

本研究では，満足化に基づく強化学習に対し，探索制御を導入し，ベイズ的観点から再解釈を行う．既存のRegional Stochastic Risk-sensitive Satisficingを基盤として拡張した手法を提案し，他の満足化型アルゴリズムと比較して性能向上を確認した．さらに，確信度は信念の不確実性を評価し意思決定に反映し，本手法の妥当性を示唆された．