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황인우 (서울대학교) 송호준 (서울대학교) 한동식 (서울대학교) 이강훈 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,086 - 1,088 (3page)

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새로운 환경에 대한 일반화는 픽셀 기반 강화 학습(RL)에서 가장 어려운 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 동일한 도메인내에서 서로 다른 도메인의 샘플들을 활용하는 글로벌 및 로컬 대조 모듈을 가진 새로운 보상 기반 대비학습 프레임워크를 제안하여 이 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 핵심 직관은 유사한 환경의 이미지가 서로 다른 도메인에서 온 이미지일지라도 공통적인 특징을 공유한다는 것이다. 글로벌 대조 모듈의 경우, 우리는 환경의 감독 신호(예: 보상 또는 에피소드 종료신호)를^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10583178');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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