Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
효율적인 관계형 강화학습을 위한 사전 영역 지식의 활용 |
| 영문제목(English Title) |
Using Prior Domain Knowledge for Efficient Relational Reinforcement Learnin |
| 저자(Author) |
강민교
김인철
Minkyo Kang
Incheol Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 01 PP. 0483 ~ 0486 (2021. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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