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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 제31권 제2호(Ⅰ)
발행연도
2004.10
수록면
232 - 234 (3page)

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강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주 (Curse of dimensionality) 이다. 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 많은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다.
이를 해결하기 위해 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습 (Hierarchical Reinforcement Learning) 이 제시된 바 있다. 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE00604463');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 복잡계 네트워크를 사용한 강화 학습

4. 실험 및 결과

5. 결론

감사의 글

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