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최근에 인공지능 분야에서는, 국내외적으로 강화학습(reinforcement learning)에 관한 관심이 크게 증폭되고 있다. 강화학습의 최근 경향을 살펴보면, 크게 가치함수를 직접 활용하는 방법(value function-based methods), 제어 전략에 대한 탐색을 활용하는 방법(policy search methods), 그리고 액터-크리틱 방법(actor-critic methods)의 세가지 방향으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이중 세 번째 부류인 액터-크리틱 방법 중 NAC(natural actor-critic) 기법의 한 종류인 RLS-NAC(recursive least-squares based natural actor-critic) 알고리즘을 다양한 트레이스 감쇠계수를 사용하여 연속제어입력(real-valued control inputs)으로 제어되는 Kimura의 기는 로봇에 대해 적용해보고, 그 성능을 기존의 SGA(stochastic gradient ascent) 알고리즘을 이용하여 학습한 경우와 비교해보도록 한다.

목차

요약
1. 서론
2. Kimura의 기는 로봇
3. 다양한 트레이스 감쇠계수를 사용한 RLS-NAC 알고리즘의 적용 및 성능 비교
4. 결론 및 향후 연구방향
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