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森 健  MORI Takeshi

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 00457144
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2010年度: 京都大学, 情報学研究科, 研究員
2008年度 – 2009年度: 京都大学, 大学院・情報学研究科, 研究員
2008年度 – 2009年度: 京都大学, 情報学研究科, 特定研究員
2007年度: 京都大学, 情報学研究科, 研究員
2007年度: 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
感性情報学・ソフトコンピューティング
研究代表者以外
生体生命情報学 / 理工系
キーワード
研究代表者
統計的学習 / 強化学習
研究代表者以外
教科学習 / モジュール構造 / 多自由度ロボット / 計算論的認知心理学 / 強化学習 / 多自由ロボット / サンプリング / 意思決定 … もっと見る / 前頭前野 / 部分観測 / 仮説検定 / バイオインフォマティクス / 多値判別 / 仮設検定 / タンパク質 / 情報統計力学 / 画像処理 / 統計力学 / バイオインフォマティックス / 階層モデル推定 / ベイズ推定 隠す
  • 研究課題

    (3件)
  • 研究成果

    (10件)
  • 共同研究者

    (7人)
  •  統計的学習に基づく強化学習に関する研究研究代表者

    • 研究代表者
      森 健
    • 研究期間 (年度)
      2008 – 2009
    • 研究種目
      若手研究(B)
    • 研究分野
      感性情報学・ソフトコンピューティング
    • 研究機関
      京都大学
  •  階層ベイズに基づく安定した生命情報解析法の研究

    • 研究代表者
      石井 信
    • 研究期間 (年度)
      2006 – 2009
    • 研究種目
      特定領域研究
    • 審査区分
      理工系
    • 研究機関
      京都大学
      奈良先端科学技術大学院大学
  •  複雑な環境における脳の意思決定モデルとロボット制御への応用

    • 研究代表者
      石井 信
    • 研究期間 (年度)
      2006 – 2008
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 研究分野
      生体生命情報学
    • 研究機関
      京都大学
      奈良先端科学技術大学院大学

すべて 2009 2008 2007 2006

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Reinforcement learning for a biped robot based on a CPG-actor-critic method2007

    • 著者名/発表者名
      Y,Nakamura., T, Mori .,M,Sato., S,Ishii
    • 雑誌名

      Neural Networks 20

      ページ: 723-735

    • NAID

      10019850710

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18300101
  • [雑誌論文] 重点サンプリング法に基づくNatural Actor-Critic法による効果的なサンプルの再利用2006

    • 著者名/発表者名
      森 健
    • 雑誌名

      電子情報通信学会論文誌 J89-D(5)

      ページ: 954-966

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18300101
  • [雑誌論文] 重点サンプリング法に基づくNatural Actor-Critic法による効果的なサンプルの再利用2006

    • 著者名/発表者名
      森 健, 中村 泰, 石井 信
    • 雑誌名

      電子情報通信学会論文誌 J89-D(5)

      ページ: 954-966

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18300101
  • [学会発表] Robust approximation in decomposed reinforcement learning2009

    • 著者名/発表者名
      T.Mori, S.Ishii
    • 学会等名
      International Conference on Neural Information Processing
    • 発表場所
      Bangkok, Thailand
    • 年月日
      2009-12-04
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18079011
  • [学会発表] Robust approximation in decomposed reinforcement learning2009

    • 著者名/発表者名
      Takeshi Mori
    • 学会等名
      International Conference on Neural Information Processing
    • 発表場所
      Bangkok, Thailand
    • 年月日
      2009-12-04
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20700208
  • [学会発表] An additive reinforcement learning2009

    • 著者名/発表者名
      Takeshi Mori
    • 学会等名
      International Conference on Artificial Neural Networks
    • 発表場所
      Limasol, Cyprus
    • 年月日
      2009-09-14
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20700208
  • [学会発表] Robust approximation in decomposed reinforcement learning.2009

    • 著者名/発表者名
      T. Mori, S. Ishii
    • 学会等名
      International Conference on Neural Information Processing
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18079011
  • [学会発表] An additive reinforcement learning.2009

    • 著者名/発表者名
      T. Mori, S. Ishii
    • 学会等名
      International Conference on Artificial Neural Networks
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18079011
  • [学会発表] An additive reinforcement learning2009

    • 著者名/発表者名
      T.Mori, S.Ishii
    • 学会等名
      International Conference on Artificial Neural Networks
    • 発表場所
      Limassol, Cyprus
    • 年月日
      2009-09-14
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18079011
  • [学会発表] A semiparametric statistical approach to model-free policy evaluation.2008

    • 著者名/発表者名
      T. Ueno, M. Kawanabe, T. Mori, S. Maeda, S. Ishii
    • 学会等名
      The 25th International Conference on Machine Learning ICML
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18079011
  • 1.  石井 信 (90294280)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 7件
  • 2.  前田 新一 (20379530)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 1件
  • 3.  竹之内 高志 (50403340)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  平山 淳一郎 (80512269)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 5.  柴田 智広 (40359873)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 6.  吉田 和子 (30379599)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 7.  中村 泰 (70403334)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 2件

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