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저자정보
정근우 (고려대학교) 민대홍 (고려대학교) 박주영 (고려대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 20주년 기념 2010년도 추계학술대회 학술발표논문집 제20권 제2호
발행연도
2010.11
수록면
35 - 38 (4page)

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최근 들어 강화학습(reinforcement leaning)은 계산 지능(computational intelligence) 분야에서 주요한 도구로 자리잡아 가고 있다. 현재 강화학습 기법은 가치함수 기반 기법(value-function-based methods), 액터-크리틱 기법(actor-critic methods) 및 정책 탐색 기법(policy search methods) 등의 방향으로 계속적인 발전을 이루어 가고 있으며, 특히 최근에 발표된 새로운 강화학습 기법들은 로봇학습을 비롯한 각종 공학 문제에 성공적으로 적용되는 모습을 보여주고 있다. 본 논문에서는 최근에 소개된 강화학습 방법론들 중 공학적 활용성이 뛰어난 것으로 판단되는 주요기법들을 간단히 소개하고, 시뮬레이션을 통하여 이들이 갖는 성능을 비교·평가해보는 작업을 수행하였다. 이러한 비교·평가 작업에서는 RWR(reward-weighted regression) 기법과 NAC(natural actor-critic) 기법이 고려되었으며, 성능평가를 위한 시뮬레이션 대상으로는 도립진자 문제가 활용되었다.
#Reinforcement learning #Reward-weighted regression #Natural actor-critic #Cart-pole problem

목차

요약
1. 서론
2. 최신 주요 강화학습 기법 소개
3. 도립진자 문제를 이용한 학습방법론 성능평가
4. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌

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