採択課題 【詳細】
| jh170038-DAH | 大規模な強化学習技術の実証と応用 |
|---|---|
| 課題代表者 | 金子知適(東京大学) Tomoyuki Kaneko (The University of Tokyo) |
| 概要 | 本研究では、近年注目されている強化学習技術の研究を進め、不確実な未来に関する推論を行うグラフ探索と組み合わせて、大規模なデータを利用することで人工知能システムの性能を向上させることを目指す。対象としては、AIシステムが人を超えたと認識されつつある将棋と囲碁を対象にデータを分析し、他の分野への応用のための知見を蓄積する。また将来への応用として、学習した内容を自然言語で表現する可能性について模索する。 |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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