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AlphaZero-based reinforcement learning for selecting procedural rules in ACT-R

発表形態：
一般講演（学術講演を含む）
主要業績：
主要業績
単著・共著：
共著
発表年月：
2024年01月
DOI：
会議属性：
国際会議（国内開催を含む）
査読：
有り
リンク情報：

日本語フィールド

著者：
Shogo Eguchi, Hideaki Itoh, Hisao Fukumoto, Hiroshi Wakuya
題名：
AlphaZero-based reinforcement learning for selecting procedural rules in ACT-R
発表情報：
Proceedings of the 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 2024) ページ: pp. 236-239
キーワード：
概要：
抄録：

英語フィールド

Author：
Shogo Eguchi, Hideaki Itoh, Hisao Fukumoto, Hiroshi Wakuya
Title：
AlphaZero-based reinforcement learning for selecting procedural rules in ACT-R
Announcement information:
Proceedings of the 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 2024) Page: pp. 236-239

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