サブゴールを使った強化学習の論文がIEEE Accessに掲載

奥戸嵩登くん（総研大D4）と山田の下記論文が，IJCNN2021にacceptされました．．サブゴール知識を利用すたreward shapingにより強化学習を高速化するアルゴリズムSRS(subgoal-based reward shaping)の初のトップジャーナル論文です．この研究は，先にIJCNN2021で発表されたDTAの一つ前のアルゴリズムです．

• Okudo Takato and Seiji Yamada: Subgoal-based Reward Shaping to Improve Efficiency in Reinforcement Learning, IEEE Access, 13 pages (June, 2021) DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3090364