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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 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 복잡계 네트워크를 사용한 강화 학습

4. 실험 및 결과

5. 결론

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