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저자정보
조태현 (서울대학교) 한승엽 (서울대학교) 이희수 (서울대학교) 이경재 (중앙대학교) 이정우 (서울대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2022.2
수록면
928 - 929 (2page)

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분포형 강화 학습(Distributional Reinforcement Learning; DRL)은 확률적 환경에서 보상 분포(return distribution)를 학습하는 것을 목표로 한다. 학습된 보상 분포에는 환경의 확률에 대한 다양한 정보가 포함되어 있으므로, 이전 연구에서는 불확실성에 직면한 낙관론(Optimism in Face of Uncertainty; OFU)을 따르는 표준 편차와 같은 통계량에 의존해왔다. 이러한 선행연구는 위험추구(risk-seeking)와 회피(reverse) 방법으로 나뉘는데, 이와 같은 방법은 위험에 대한 일방적인 경향이 있다고 볼 수 있으며, 의도하지 ... 전체 초록 보기

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