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タイトル: Merging Navigation Strategies for Vehicles by Structured Boltzmann Machine
著者: Okuno, Taku
Kakazu, Yukinori
アブストラクト: This paper deals with the decision making of a mobile robot in drastic changes of its envi-ronment. For the problem, we are trying to incorporate the rule decomposi-tion-and-merging approach into the rein-forcement learning approach. This idea is realized modifying the framework of the Structured Boltzmann Machine (SBM). The SBM represents structured concepts and re-trieves stored concepts by complex keys. For the latter the SBM augments operations on the network modules connecting the independently learned modules and extracting concepts by specified keys. Such operations are adapted and applied to merge strategies learned in advance. A simplified vehicle navigation problem will be defined and a modified SBM specific to that problem will be illustrated.
研究業績種別: 国際会議/International Conference
資料種別: Conference Paper
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles '93 Symposium
開始ページ: 355
終了ページ: 359
年月日: 1993年10月
出現コレクション:奥野 拓

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