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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2007 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제34권 제1호(C)
- 발행연도
- 2007.6
- 수록면
- 303 - 308 (6page)
이용수
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2008
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최근에 제안된 감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법인 potential-based RL 기법의 효용성은 이론적 최적 정책으로의 수렴성 보장으로 증명되었고 기법의 우수성은 감독지식을 융합하지 않는 , 기존의 강화학습과 실험적인 비교를 통하여 증명되었지만 기법을 , policy-reuse RL기법을 potential-based RL기법과 비교한 연구는 아직까지 제시된 바가 없었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법과 policy-reuse RL 기법의 실험적인 성능 비교를 통하여 potnetial-based RL 기법이 policy-reuse RL 기법에 비하여 더 빠르게 수렴한다는 것을 보이며, 또한 policy-reuse RL 기법의 성능은 재사용하는 정책의 optimality에 영향을 받는다는 것을 보인다.
목차
요약
1. 서론
2. 강화 학습(Reinforcement Learning)
3. 감독 지식과 강화학습의 융합
4. 실험 및 분석
5. 결론
참고문헌
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