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研究/各研究の話/2012年度

2018-04-16 (月) 15:53:00 (309d)
  • 木島康隆:強化学習におけるセンサの重要度に応じた効率的な意思決定(Efficiently Decision making in reinforcement learning based on importance of sensor)
  • 梅津祐介:複数センサを用いた高精度センシング
  • 北山直樹:センサ情報に基づく動きの知識化-微分情報を用いた動作時間の抽象化-
  • 杉本大志:内部状態と行動をベースとした ロボットの内部状態予測手法の提案
  • 高泉昇太郎:MASによるシングルロボットの行動学習‐学習空間の異なるエージェント群による意思決定‐
  • 三浦丈典:複数目的下での行動学習手法の提案
  • 木村敏久:センサの重要度に応じた学習空間の動的構成
  • 挟間重直:Motion Space TSにおける動作生成手法の提案-シミュレーションによる動作検証-
  • 平間経太:経験情報に基づく不完全知覚の解決-確率的手法による知識量の抑制-
Link: 研究/各研究の話(288d) 研究/ResearchActivity/2012年度/01(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/09(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/02(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/03(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/04(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/05(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/06(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/07(309d) 研究/ResearchActivity/2012年度/08(309d)

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