메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 제31권 제1호(B)
발행연도
2004.4
수록면
622 - 624 (3page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality) 였다. 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 많은 단계의 판단이 필요 하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다.
이를 해결하기 위해 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다. 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 복잡계 네트워크를 사용한 강화 학습

4. 실험 및 결과

5. 결론

감사의 글

참고 문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

복잡계 패러다임의 특성과 전망
김문조 과학기술학연구 2003 .12
복잡계 동기화 기법
배영철 ,  김이곤 ,  구영덕 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005 .11
복잡계 네트워크를 이용한 강화 학습 구현
이승준 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2004 .10
複雜系統技術接受模型硏究現狀分析及展望
赵昆 한국산업정보학회 학술대회논문집 2007 .03
복잡계로서의 조직에 대한 연구 : K기업의 사례를 중심으로
유재언 ,  윤규한 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2008 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017997692