Reinforcement Learning of Multi-Link Robot with Fuzzy ART Neural Networks for State-Space Segmentation

摘要

強化学習の状態判別器にFuzzy ARTを適用して漸増的に状態空間を拡張させることで学習速度が向上でき, さらにハードウエア資源を節約できることを示した. また, 新たな状態に対応するカテゴリーユニットを作成する際に, 類似した既存ユニットから状態価値を引き継ぐことで, 学習性能がより向上することをシミュレーションならびに実験によって示した.