Analysis of reward appraisal evolution processes of reinforcement learning agents in a multiagent environment
Analysis of reward appraisal evolution processes of reinforcement learning agents in a multiagent environment
多智能体环境下强化学习智能体奖励评价演化过程分析
批准号：
16K00302
负责人：
Moriyama Koichi
金额：
$2.91万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2016
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-04-01 至 2019-03-31
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GPGPUを用いた強化学習エージェントの並列進化シミュレーション
使用 GPGPU 的强化学习智能体并行进化模拟
使用 GPGPU 的强化学习智能体并行进化模拟
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[千賀喜貴, 森山甲一, 武藤敦子, 松井藤五郎, 犬塚信博]
通讯作者：
犬塚信博
DOI：
10.1007/978-3-319-92031-3_2
发表时间：
2018
期刊：
Proceedings of the 12th KES International Conference on Agent and Multi-agent Systems: Technologies and Applications
影响因子：
--
作者：
[Masaya Miyawaki, Koichi Moriyama, Atsuko Mutoh, Tohgoroh Matsui, and Nobuhiro Inuzuka]
通讯作者：
and Nobuhiro Inuzuka
Accelerating Deep Q Network by Weighting Experiences
通过加权经验加速 Deep Q 网络
通过加权经验加速 Deep Q 网络
DOI：
10.1007/978-3-030-04167-0_19
发表时间：
2018
期刊：
Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information
影响因子：
--
作者：
[Kazuhiro Murakami, Koichi Moriyama, Atsuko Mutoh, Tohgoroh Matsui, and]
通讯作者：
and
The Resilience of Cooperation in a Dilemma Game Played by Reinforcement Learning Agents
强化学习代理在困境博弈中的合作弹性
强化学习代理在困境博弈中的合作弹性
DOI：
10.1109/agents.2017.8015297
发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Agents
影响因子：
--
作者：
[Koichi Moriyama, Kaori Nakase, Atsuko Mutoh, and Nobuhiro Inuzuka]
通讯作者：
and Nobuhiro Inuzuka
経験データ重み付けによるDeep Q Networkの高速化
通过加权经验数据加速 Deep Q 网络
通过加权经验数据加速 Deep Q 网络
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[村上知優, 森山甲一, 武藤敦子, 松井藤五郎, 犬塚信博]
通讯作者：
犬塚信博
共 7 条
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