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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.9 No.1
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 127 - 134 (8page)
- DOI
- 10.14801/jaitc.2019.9.1.127
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In terms of deep Reinforcement Learning (RL), exploration can be worked stochastically in the action of a state space. On the other hands, exploitation can be done the proportion of well generalization behaviors. The balance of exploration and exploitation is extremely important for better results. The randomly selected action with ε-greedy for exploration has been regarded as a de facto method. There is an alternative method to add noise parameters into a neural network for richer exploration. However, it is not easy to predict or detect over-fitting with the stochastically exploration in the perturbed neural network. Moreover, the well-trained agents in RL do not necessarily prevent or detect over-fitting in the neural network. Therefore, we suggest a novel design of a deep RL by the balance of the exploration with drop-out to reduce over-fitting in the perturbed neural networks..
목차
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. The proposed Algorithm
4. The performance comparisons
5. Conclusion
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
R. S. Sutton / 2018 / Reinforcement learning / MIT press
D. Silver / 2016 / Mastering the game of go with deep neural networks and tree search / Nature 529(7587):484~489
V. Mnih / 2013 / Playing atari with deep reinforcement learning / NIPS Deep Learning Workshop 2013
O. Vinyals / 2017 / StarCraftII: a new challenge for reinforcement learning / arXiv:1708.04782
T. Lillicrap / 2016 / Continuous control with deep reinforcement learning / ICLR 2016
D. Silver / 2016 / Mastering the game of go with deep neural networks and tree search / Nature 529(7587):484~489
V. Mnih / 2013 / Playing atari with deep reinforcement learning / NIPS Deep Learning Workshop 2013
O. Vinyals / 2017 / StarCraftII: a new challenge for reinforcement learning / arXiv:1708.04782
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