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저널정보
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제8권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
351 - 358 (8page)

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강화 학습은 변화하는 환경에서의 최적의 보상을 얻을 수 있는 행동을 결정하기 위한 정책을 얻는 기계 학습 기법이다. 하지만 기존에 연구되어 온 강화 학습은 불확실하고 연속적인 실제 환경에서 최적의 행동을 얻기 위해 발생되는 높은 계산 복잡도 문제와 학습된 결과를 얻기 위해서는 많은 시간이 소요 된다는 문제점을 가지고 있다. 앞에서 언급한 문제를 해결하기 위해, 높은 계산 복잡도 문제를 해결을 위해서는 강화 학습을 구성하는 가치 함수와 정책을 독립적으로 구성하는 AC(actor-critic) 기법이 제안되었다. 그리고 빠른 학습 결과를 얻기 위해 기 학습된 지식을 새로운 환경에서 이용하여 기존 학습보다 빠르게 학습 결과를 얻을 수 있는 전이 학습(transfer learning) 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존에 연구되어 왔던 기계 학습 기법의 향상 기법인 AC 기법과 전이 학습 기법에 대해 소개하고, 이를 무선 액세스 네트워크 환경에서 기지국 상태 조정을 위해 적용되고 있는 사례를 소개한다.
#machine learning #reinforcement learning #transfer learning #actor-critic method #knowledge transfer

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J. Kover / 2013 / Reinforcement learning in robotics: A survey / The International Journal of Robotics Research 1238(1274) google schola V. R. Konda / 2003 / On actor-critic algorithms / SIAM J. Control Optim 42(4):1143~1166 google schola Hyebin Park / 2017 / Analysis on Performance Improvement Methods for Reinforcement Learning / Convergence Research Letters 3(3):285~288 google schola R. S. Sutton / 2012 / Reinforcement Learning: An Introduction / The MIT Press google schola S. Pan / 2010 / A survey on transfer learning / IEEE Trans. Knowledge Data Eng 22(10):1345~1359 google schola

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