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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2023.001
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In reinforcement learning, an agent takes actions in an environment, which is interpreted into a reward and a “representation of the state”. It is well known that the performance of the reinforcement learning is dependent on the “data model representing the state” of a given environment. This paper proposes a data model representing the state which is suitable for a FPS (First Person Shooting) game, a military tactics simulator that changes state extremely and needs decision making quickly. The proposed data model consists of matrix (multi-dimensional tensors) for spatial features and vectors for non-spatial features. To prove the usefulness of the proposed data model, this paper shows experimental results for a FPS game.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 상태 정보에 따른 학습 효과 분석
4. 결론
References
참고문헌 (21)
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Sutton, R.S. and Barto, A.G., 2018, Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press.
Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A.A., Veness, J., Bellemare, M.G., … Hassabis, D., 2015, Human-level Control Through Deep Reinforcement Learning, Nature, 518(7540), pp.529-533, doi: 10.1038/nature14236
Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., … Hassabis, D., 2017, Mastering the Game of Go without Human Knowledge, Nature, 550(7676), pp.354-359, doi: 10.1038/nature24270
Brockman, G., Cheung, V., Pettersson, L., Schneider, J., Schulman, J., Tang, J. and Zaremba, W., 2016, Openai Gym, CoRR, abs/1606.01540, doi: 10.48550/arXiv.1606.01540
Haarnoja, T., Zhou, A., Hartikainen, K., Tucker, G., Ha, S., Tan, J., ... and Levine, S., 2018, Soft Actor-critic Algorithms and Applications, arXiv preprint arXiv:1812.05905, doi: 10.48550/arXiv.1812.05905
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