書誌事項
- タイトル別名
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- Generating and Analyzing Collective Behavior in a Robotic Swarm by the Use of Deep Reinforcement Learning and Deep Neuroevolution
- シンソウ キョウカ ガクシュウ ト Deep Neuroevolution ニ ヨル ロボティックスワーム ノ ムレ コウドウ セイセイ ト カイセキ
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抄録
<p>This study proposes a method to apply deep neural networks to controllers of robotic swarms. In a typical approach to design controllers, the designer has to define the features extracted from sensory inputs in advance. By applying deep neural networks with convolution layers, it can automatically extract features from sensory inputs. We applied two methods to train the deep neural networks, i.e.,deep reinforcement learning and deep neuroevolution. The controllers were tested in a path-formation task using computer simulations. Compared with deep reinforcement learning, deep neuroevolution was able to generate collective behavior even in sparse reward settings.</p>
収録刊行物
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- システム制御情報学会論文誌
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システム制御情報学会論文誌 33 (5), 163-170, 2020-05-15
一般社団法人 システム制御情報学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390848250135926912
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- NII論文ID
- 130007887748
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- NII書誌ID
- AN1013280X
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- ISSN
- 2185811X
- 13425668
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- NDL書誌ID
- 030405047
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可