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강민교 (경기대학교) 김진환 (경기대학교) 최정현 (경기대학교) 김인철 (경기대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
986 - 998 (13page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0136

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2023

Transformer 기반 온-오프라인 복합 강화학습 프레임워크 설계 및 구현
강민교 컴퓨터과학과 2023.01 학위논문

2022

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강민교 ,  김진환 ,  최정현 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2022.11 학술저널

초록· 키워드

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In general, for a learner robot to learn an optimized behavior policy through reinforcement learning in locomotion tasks with continuous state and action spaces, a lot of trial and error experiences are required in the environment. To overcome the low data efficiency problem of online reinforcement learning, offline reinforcement learning methods using offline experience datasets are being actively studied in recent years. In this study, we propose a hybrid reinforcement learning framework that can effectively utilize online experience data in addition to offline datasets and then a Transformer-based policy network that reflects the temporal contextual information inherent in sequential experience data. In addition, to improve learning efficiency with the proposed hybrid reinforcement learning framework, a new priority sampling strategy is used to select a batch of training data from the trajectory replay buffer. Herein, we demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed framework through various experiments on three different locomotion tasks provided by OpenAI Gym.
#Locomotion Task #On-offline Training Data #Hybrid Reinforcement Learning #Policy Network #Priority Sampling

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. Transformer 기반 복합 정책 학습
IV. 구현 및 실험
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (42)

참고문헌 신청
M. Andrychowicz, F. Wolski, A. Ray, J. Schneider, R. Fong, P. Welinder, B. McGrew, J. Tobin, P. Abbeel, and W. Zarembam, “Hindsight experience replay,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 5048-5058, 2017. google schola S. Gu, T. Lillicrap, I. Sutskever, and S. Levine, “Continuous deep Q-Learning with model-based acceleration,” Proc. of International Conference on Machine Learning, pp. 2829-2838, 2016. google schola J. H. Yoo, “Gaussian process model based reinforcement learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 8, pp. 746-751, Aug. 2019. google schola J. H. Yoo, “Hybrid reinforcement learning for autonomous UAV control,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 6, pp. 546-550, Jun. 2019. google schola G. Y. Jung and I. C. Kim, “Dynamic 3D Scene Graph Generation for Robotic Manipulation Tasks,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol 27, no. 12, pp. 953-963, Dec. 2021. google schola

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