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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성준 (Changwon National University) 김병욱 (Changwon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
1,906 - 1,913 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.12.1906

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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In this paper, we propose a deep reinforcement learning network using dueling and bottleneck structure to improve the task completion rate and computational efficiency of a robot arm control. The bottleneck structure applied to the neural network reduces the number of parameters and the amount of computation by adding 1 * 1 convolution and 3 * 3 convolution to the output layer. In addition, by applying the dueling structure to the neural network and dividing the function into an advantage function and a value function, it prevents the bad action selection that can occur in existing Q learning and reduces the variance of Q value, thereby improving learning stability and estimation of the agent"s state. As a result of the experiment using the V-REP simulator, the proposed method improves the work completion rate and work efficiency by approximately 10.3% and 1.6%, respectively, while reducing the number of parameters by 35.9% compared to the existing VPG network.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 내용
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (18)

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