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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 981 - 985 (5page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0184
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This paper presents a practical method of designing reinforcement learning (RL) algorithms with the evidence lower bound (ELBO) of variational inference (VI). The proposed approach provides opportunities to easily employ the existing results of supervised and unsupervised learning for reinforcement learning. By linking the likelihood functions with the state-action-value functions reasonably, we design the machine learning algorithms in a unified frame. As a special application of ELBO-based RL algorithms, network sparsification is introduced, which is achieved by employing a sparsity-induced regularization term. To help the overall understanding and gain physical insights, a schematic view is provided. A quadrotor is then employed to validate the proposed method.
목차
Abstract
I. 서론
II. 변분 추론의 증거 하한
III. 변분 추론의 증거 하한을 활용한 강화학습
IV. 쿼드로터 위치제어에의 응용
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
B. Han, J. Park, H. Seo, and S. Song, “3D shape estimation of multiview RGB images from deep convolutional network,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 7, pp. 671-677, 2022.
S. Jeong and J. Yoo, “i-FireNet: a lightweight CNN to increase generalization performance for real-time detection of forest file in edge AI environments,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 9, pp. 802-810, 2020.
https://greeksharifa.github.io/
https://hyeongminlee.github.io/
K. P. Murphy, The Machine Learning : A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012.
S. Jeong and J. Yoo, “i-FireNet: a lightweight CNN to increase generalization performance for real-time detection of forest file in edge AI environments,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 9, pp. 802-810, 2020.
https://greeksharifa.github.io/
https://hyeongminlee.github.io/
K. P. Murphy, The Machine Learning : A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012.
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