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司会）平井・書記）蒲田
開始）9:30・終了）12:00
欠席）川口, 水上, 榊原 遅刻）
議事録
武藤さんの発表
- (沼田)関数の更新は何回くらい行うのか
- ロボットの起き上がりの場合は4000回施行されていたのでおそらく5000回程度になる
- (長瀬)どういうデータを与えると評価関数を求められるのか.
- 実VP図のようなデータをそのまま与える. 見えない関数を学習させていく.
シミュレーションでも実データでもどっちでも使える.
- (武藤)
- (川口)
- (高田)アクタークリティック法を使う理由
- (水上)
- (蒲田)Pのデータの中身までわかるのか
- (榊原)
- (平井)2p 意思決定推移データとは何か
- 意思決定が関係するものならなんでもいい. 例えば建物の需要の遷移, 流行遷移など
- (中市)6p どういう動きであっても3Dグラフが出てくるのか
- (八十住)意思決定が絡む時系列データはどのようなデータか
- なんでもいい. 株価の取引データや単語の流行りなど, とにかく時系列データ
- (山内)どんなデータを入れる予定なのか
- シミュレーションデータをそのまま入れていく予定
- モデルを作ることがメインでデータを入れることはさほど重要ではない.
- (レネ)7pについて π_n(t,p)はどのように決めるのか.
- (奥原)やることは決まっているから良い. 論文の実VP図まで出せるようになったのか.
- VP図は出せるが関数の更新の方で少し詰まっている.
- (奥原)ガウシアンを3つ作ればよい. 3次元正規分布で作っても良いが難しいと思う.
さんの発表
- (沼田)
- (長瀬)
- (武藤)
- (川口)
- (高田)
- (水上)
- (蒲田)
- (榊原)
- (平井)
- (中市)
- (八十住)
- (山内)
- (レネ)
- (奥原)
さんの発表
- (沼田)
- (長瀬)
- (武藤)
- (川口)
- (高田)
- (水上)
- (蒲田)
- (榊原)
- (平井)
- (中市)
- (八十住)
- (山内)
- (レネ)
- (奥原)
さんの発表
- (沼田)
- (長瀬)
- (武藤)
- (川口)
- (高田)
- (水上)
- (蒲田)
- (榊原)
- (平井)
- (中市)
- (八十住)
- (山内)
- (レネ)
- (奥原)
全体に向けて
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