AI Labによる主著論文が「Transactions on Machine Learning Research」にて採択

サイバーエージェントは、同社が運営する人工知能技術の研究開発組織「AI Lab」における、「AI Lab リサーチインターンシップ」参加者である早川知志氏および研究員の森村哲郎氏らによる主著論文が、機械学習分野の国際論文誌『Transactions on Machine Learning Research』（TMLR）にて採択されたことを、4月12日に発表した。 今回、『TMLR』に採択された論文「Policy Gradient with Kernel Quadrature」では、強化学習（Reinforcement Learning：RL）の計算量を減らすことを目的に報酬評価の回数を抑える新しいアプローチを提案している。 カーネル求積（Kernel Quadrature：KQ）という数学的手法を応用して、ガウス過程モデリングを利用することで、報酬計算に必要なエピソードの選択の効率化を検討