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市川 嘉裕  ICHIKAWA Yoshihiro

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 60805159
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 奈良工業高等専門学校, 情報工学科, 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2020年度 – 2022年度: 奈良工業高等専門学校, 情報工学科, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者以外
小区分61030:知能情報学関連
キーワード
研究代表者以外
熟達モデル / 多目的最適方策集合 / 凸包算出 / 報酬獲得方策集合 / モデルベース強化学習 / 最適重み区間 / 重みベクトル空間 / 報酬生起確率ベクトル空間 / 報酬生起確率 / 報酬ベクトル … もっと見る / ベクトル空間 / 可視化 / 多目的最適方策 / 部分計算 / 重みベクトル / 報酬生起確率ベクトル / 多目的強化学習 / 機械学習 隠す
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (4件)
  • 共同研究者

    (2人)
  •  多目的強化学習の学習結果全ての分布を可視化する報酬生起確率ベクトル空間の構築

    • 研究代表者
      山口 智浩
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2022
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分61030:知能情報学関連
    • 研究機関
      奈良工業高等専門学校

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Formalizing Model-Based Multi-Objective Reinforcement Learning With a Reward Occurrence Probability Vector2022

    • 著者名/発表者名
      Yamaguchi Tomohiro、Kawabuchi Yuto、Takahashi Shota、Ichikawa Yoshihiro、Takadama Keiki
    • 雑誌名

      Handbook of Research on New Investigations in Artificial Life, AI, and Machine Learning, Chapter 12

      巻: 1 ページ: 299-330

    • DOI

      10.4018/978-1-7998-8686-0.ch012

    • ISBN
      9781799886860, 9781799886877
    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K11946
  • [学会発表] XAIを用いたノイズに頑健なモデル構築手法の提案2022

    • 著者名/発表者名
      川端祐也,市川嘉裕,山口智浩
    • 学会等名
      情報処理学会第84回全国大会, 6T-03,2022年3月5日
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K11946
  • [学会発表] Webページの配色のためのインタラクティブな推薦システムの試作2021

    • 著者名/発表者名
      藤本祥,市川嘉裕,山口智浩
    • 学会等名
      情報処理学会第83回全国大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K11946
  • [学会発表] テストケース生成補助に基づくプログラミング学習支援2021

    • 著者名/発表者名
      福本大介,市川嘉裕,山口智浩
    • 学会等名
      情報処理学会第83回全国大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K11946
  • 1.  山口 智浩 (00240838)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 4件
  • 2.  高玉 圭樹 (20345367)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件

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