KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
강화 학습에서 보상 함수 변화에 따른 동작의 다양성 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Analysis of behavior variation according to the reward engineering in reinforcement learning |
| 저자(Author) |
손종욱
조국래
Jong-Wuk Son
Kookrae Cho
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0733 ~ 0735 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
시뮬레이션 환경에서 학습된 에이전트를 실제 환경에 적용하는 경우 두 환경의 차이에 의해 여러 가지 성능 저하 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위한 여러 가지 해결책 중에서 본 논문에서는 domain randomization 기법 활용하여 에피소드 마다 에이전트의 물리적 성능을 일정 범위에서 무작위로 선택하여 학습시킴으로써 실제 환경에서 하드웨어 성능 오차가 발생하더라도 정상적으로 동작할 수 있는 에이전트를 학습하는 방법을 제시하고 이를 실험하여 결과를 분선한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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