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안준헌 (서경대학교) 이태학 (서경대학교) 김재현 (서경대학교) 조영완 (서경대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
713 - 716 (4page)

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In this paper, we propose a method to solve the problem of reaching the arrival point by rotating the maze at least the number of times through the reinforcement learning algorithm in the maze environment. Deep Q-Network (DQN) was used as a reinforcement learning method to find the minimum number of maze rotations that lead the ball to the arrival point, and furthermore, differences in learning performance according to the composition of the Q-Network were compared and intermediate rewards were applied to prevent revisiting the path through which the ball passed, and learning performance with a learning environment without intermediate rewards was compared and evaluated.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 상태 기반 미로 회전 학습 모델
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
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