講演タイトル 多様性を考慮した強化学習・機械学習 講演概要 複数の商品を推薦する際には、多様な商品を提示したほうが、興味を引く商品が含まれる可能性が高くなる。また、チームで行う球技においては、全ての選手がボールに集まるのではなく、各選手が多様な動きをしたほうが、チームとして良い結果を生むことがある。本講演では、この様な多様性を考慮した、強化学習や機械学習について考える。特に、強化学習においては、将来に得られる報酬の積算値を表す価値関数を推定できれば良いが、この価値関数を行列式を用いて近似することで、複数のエージェントが多様な行動を選んで協調できるようになることを示す。