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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.16 No.4
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 270 - 275 (6page)
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We present an approach for acceleration actor-critic algorithm for reinforcement learning with continuous action space. Actor-critic algorithm has already proved its robustness to the infinitely large action spaces in various high dimensional environments. Despite that success, the main problem of the actor-critic algorithm remains the same-speed of convergence to the optimal policy. In high dimensional state and action space, a searching for the correct action in each state takes enormously long time. Therefore, in this paper we suggest a search accelerating function that allows to leverage speed of algorithm convergence and reach optimal policy faster. In our method, we assume that actions may have their own distribution of preference, that independent on the state. Since in the beginning of learning agent act randomly in the environment, it would be more efficient if actions were taken according to the some heuristic function. We demonstrate that heuristically-accelerated actor-critic algorithm learns optimal policy faster, using Educational Process Mining dataset with records of students’ course learning process and their grades.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Heuristic Acceleration Function
4. Experiment
5. Conclusion
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Christopher J.C.H. Watkins / 1992 / Q-learning / Machine Learning 8 (3/4) : 279 ~ 292
[학술지(정기간행물)] - D. Ernst / 2005 / Tree-based batch mode reinforcement learning / Journal of Machine Learning Research 6 : 503 ~ 556
[인터넷자원] - V. Mnih / / Playing Atari with deep reinforcement learning
[인터넷자원] - Y. Tkachenko / / Autonomous CRM control via CLV approximation with deep reinforcement learning in discrete and continuous action space
[단행본] - M. Riedmiller / 2005 / Machine learning: ECML 2005 / Springer Berlin Heidelberg : 317 ~ 328
[학술지(정기간행물)] - D. Ernst / 2005 / Tree-based batch mode reinforcement learning / Journal of Machine Learning Research 6 : 503 ~ 556
[인터넷자원] - V. Mnih / / Playing Atari with deep reinforcement learning
[인터넷자원] - Y. Tkachenko / / Autonomous CRM control via CLV approximation with deep reinforcement learning in discrete and continuous action space
[단행본] - M. Riedmiller / 2005 / Machine learning: ECML 2005 / Springer Berlin Heidelberg : 317 ~ 328
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