A New Hybrid Model for Associative Reinforcement Learning
محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,988
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIKT03_104
تاریخ نمایه سازی: 22 فروردین 1387
چکیده مقاله:
In this paper, a new model, addressing the Associative Reinforcement Learning (ARL) problem, based on learning automata and self organizing map is proposed. The model consists of two layers. The First layer comprised of a SOM which is utilized to quantize the state (context) space and the second layer contains of a team of learning automata which is used to select an optimal action in each state of the environment. First layer is mapped to the second layer via an associative function. In other words, each learning automaton is in correspondence with only one neuron of the self organizing map. In order to show the performance of the proposed method, it has been applied successfully to classification applications on Iris, Ecoli, and Yeast data sets, as examples of ARL task. The results of experiments show that the proposed method is reached the accuracy near to or even higher than the highest reported accuracy. The results obtained for Ecoli and Yeast data sets indicate that the method is able to classify in relatively high dimensional context space and high number of classes.
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :