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Title :可視化によるDeep Q Networkの行動価値根拠の分析
Title alternative :Analysis of the Action Value of Deep Q Network by visualization
Authors :長嶺, 一輝
遠藤, 聡志
山田, 孝治
當間, 愛晃
赤嶺, 有平
Nagamine, Kazuki
Endo, Satoshi
Yamada, Koji
Toma, Naruaki
Akamine, Yuhei
Issue Date :20-Sep-2018
Abstract :人間がビデオゲームといったタスクを解くとき、そのタスクに出現するオブジェクトやその位置関係などの視覚的特徴に注視する。画像ベースのゲームタスクにおいて人間並みのパフォーマンスを発揮する、Deep Q Network という深層強化学習アルゴリズムでも同様な事象が起きていると推測できる。そこで、本研究では、DQNが行動価値を計算する際に用いる CNN を Grad-CAM という手法で可視化して、学習過程でどのような特徴を捉えているか分析することを目的とする。
URL :https://www.ieice.org/publications/conferences/summary.php?id=FIT0000013201&expandable=2&ConfCd=F&session_num=5f&lecture_number=F-042&year=2018&conf_type=F
Type Local :会議発表用資料
Publisher :電子情報通信学会 / 情報処理学会
URI :http://hdl.handle.net/20.500.12000/45893
Citation :FIT2018(第17回情報科学技術フォーラム) p.319 -320
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