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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Gi-Jin Hong (Pukyong National University) Young-Bong Kim (Pukyong National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
1,489 - 1,494 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.8.1489

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최근 심층인공신경망 기술의 발전은 전문 지식(domain knoelwdge) 없이도 다차원 정보처리를 가능하게 한다. 그 중에서도 강화학습은 자율주행 차, 드론과 같은 3차원 환경과의 상호작용을 통한 문제 해결 분야에서 활발히 연구되어왔다. 강화학습을 위한 물리 기반 가상 시뮬레이터는 부동 소수점 계산이나 수치 적분상의 오차를 가지며, 이로 인해 현실 세계에서는 물리적으로 불가능한 의사결정자의 움직임을 학습하도록 하는 심각한 문제가 발생할 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 잘못된 데이터의 학습과 저장으로 인해 발생하는 강화학습의 문제를 해결하기 위하여 가치 최적화 강화학습 기반의 경험 데이터와 행동 정책 신경망 가중치 간의 관계를 이용하여 데이터를 이전의 상태로 복구하기 위한 구조와 동작 방법을 제안한다.
#경험 데이터 #강화 학습 #복구 #가상 시뮬레이터 #가중치 값 #Experience Data #Reinforcement Learning #Restoration #Virtual Simulator #Weight Value

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. The Proposed Method
Ⅳ. Conclusion
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
X. Dutreilh / 2011 / Using reinforcement learning for autonomic resource allocation in clouds : towards a fully automated workflow :67~74 google schola D. Silver / 2017 / Mastering the game of Go without human knowledge / Nature 550(7676):354~359 google schola P. Dayan / 1993 / Feudal reinforcement learning / Advances in neural information processing systems :71~278 google schola In Yong Hwang / 2018 / Comparison and analysis of autonomous flight drones algorithm based on deep reinforcement learning / Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences :630~631 dbpia Hongsuk Yi / 2017 / Deep Reinforcement Learning for Autonomous Vehicle Driving / Proceedings of Symposium of the Korean Information Science Society :784~786 google schola

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