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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.10
- 수록면
- 63 - 66 (4page)
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The SGA(stochastic gradient ascent) algorithm is one of the most important tools in the area of reinforcement learning, and has been applied to a wide range of practical problems. In particular, this learning method was successfully applied by Kimura et al. [1] to the control of a simple creeping robot which has finite number of control input choices. In this paper, we considered the application of the SGA algorithm to Kimura's robot control problem for the case that the control input is not confined to a finite set but can be chosen from a infinite subset of the real numbers. We also developed a MATLAB-based robot animation program, which showed the effectiveness of the training algorithms vividly.
목차
Abstract
1. 서론
2. Kimura의 로봇과 학습
3. 연속제어입력을 갖는 경우를 위한 SGA 학습 및 적용
4. 결론
참고문헌
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