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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 제28권 제2호(Ⅱ)
발행연도
2001.10
수록면
151 - 153 (3page)

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Q-Learning과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 문제의 사이즈가 커짐에 따라 성능이 크게 떨어지게 된다. 그 이유들로는 목표와의 거리가 멀어지게 되어 학습이 어려워지는 문제와 비 지향적 탐색을 사용함으로써 효율적인 탐색이 어려운 문제를 들 수 있다 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 강화 학습과 Q - Learning

3. Exploration in Q - Learning

4. Hierachical Q - Learning

5. Ilierachical Q - Learning with Exploration Bonus

6. 실험 및 결과

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