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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 95 - 100 (6page)
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본 논문에서는 수중 건설 로봇을 제어하기 위한 모델 기반 메타 강화 학습 방법을 제안한다. 모델 기반 메타 강화 학습은 실제 응용 프로그램의 최근 경험을 사용하여 모델을 빠르게 업데이트한다. 다음으로, 대상 위치에 도달하기 위해 매니퓰레이터의 제어 입력을 계산하는 모델 예측 제어로 모델을 전송한다. MuJoCo 및 Gazebo를 사용하여 모델 기반 메타 강화 학습을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 수중 건설 로봇의 실제 제어 환경에서의 모델 불확실성을 포함하여 제안한 방법을 검증하였다.
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A. Nagabandi / 2018 / Learning to Adapt in Dynamic, Real-World Environments Through Meta-Reinforcement Learning
M. Hausknecht / 2017 / Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs
C. Finn / 2017 / Meta-Learning and Universality: Deep Representations and Gradient Descent can Approximate any Learning Algorithm
S. Ravi / 2018 / Optimization as a model for few-shot learning / Int. Conf. on Learning Representations
C. Finn / 2017 / Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks / Int. Conf. on Machine Learning
M. Hausknecht / 2017 / Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs
C. Finn / 2017 / Meta-Learning and Universality: Deep Representations and Gradient Descent can Approximate any Learning Algorithm
S. Ravi / 2018 / Optimization as a model for few-shot learning / Int. Conf. on Learning Representations
C. Finn / 2017 / Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks / Int. Conf. on Machine Learning
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