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학술대회자료
저자정보
이구상 (고려대학교) 윤원준 (고려대학교) 정소이 (고려대학교) 김중헌 (고려대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,432 - 1,433 (2page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

자율주행 환경에서 Unity-RL 을 이용한 심층강화학습 시각화 및 시뮬레이션에 관한 연구
이구상 ,  윤원준 ,  정소이 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
드론 환경에서 Unity-RL 을 이용한 심층강화학습 시각화 및 시뮬레이션에 관한 연구
이구상 ,  윤원준 ,  김중헌 한국통신학회 학술대회논문집 2021.02 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 자율주행 환경에서 Unity-RL 을 이용하여 강화학습의 시각화 및 시뮬레이션에 대해 설명한다. 강화학습에 사용된 정책을 최적화하기 위한 알고리즘은 Deep Q Network (DQN)이다. 학습방법은 Unity 에서 제공하는 M^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10587560');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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드론 환경에서 Unity-RL 을 이용한 심층강화학습 시각화 및 시뮬레이션에 관한 연구
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