研究/各研究の話/2019年度

2020-05-08 (金) 15:13:50 (97d)
  • 井上昂浩:MARLによる単体ロボットにおける行動学習 -幾何的拘束に起因した疑似学習空間の形成による学習性能の向上-
  • 大沢航洋:優先度を用いた複数タスク下の意思決定-行動の細分化による効率的なタスク達成の実現-
  • 下口侑也:欲求-動機モデルを用いたロボットの意思決定~評価とセンサの相関関係に基づくタスクの自律獲得
  • 福澤航大:複数センサを用いた報酬の自己生成 -少数センサの単体評価とセンサ間の関連付けによる報酬生成-
  • 松嶋龍文:単体ロボットにおける分散型深層強化学習を用いた行動学習-学習進度に基づく確率的なエージェント選択による効率的探索-
  • Afiqe Anuar:汎用的な評価指標を用いた報酬の自己生成 -センサ入力に対する多面的評価の提案と危険検知の向上-
  • 岡崎優:カウンセリングロボットにおける傾聴効果の改善-強化学習を用いた頷き回数の学習-
  • 上林拓馬:優先度を用いた複数タスク下における意思決定-優先度の部分設計による環境への適応性の向上-
  • 後藤成海:単体ロボットにおけるHMARLを用いた行動学習-行動数の増加に応じたエージェントの除外による学習効率の向上-
  • 近藤奏介:Hebb則を用いた複数センサの関連付けによる報酬の自己生成
  • 佐藤響介:深層強化学習を用いたPID制御の性能向上 -目標値に応じたゲインの動的決定-
  • 飛世賢宏:複数タスク下におけるロボットの意思決定-探索タスク導入による学習効率の向上-