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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,055 - 1,065 (11page)
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최근 사물 인터넷을 활용한 산업 현장에서 수집되는 빅데이터를 활용해 복잡한 문제들을 해결하기 위하여 심층 강화학습 기술을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 심층 강화학습은 강화 학습의 시행 착오 알고리즘과 보상의 누적값을 이용해 자체 데이터를 생성하여 학습하고 신경망 구조와 파라미터 결정을 빠르게 탐색한다. 그러나 종래 방법은 학습 데이터의 크기가 커질수록 메모리 사용량과 탐색 시간이 기하급수적으로 높아지며 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 메타 학습을 적용한 연합학습 기반의 심층 강화학습 모델을 활용하여 55.9%만큼 보안성을 개선함으로써 프라이버시 침해 문제를 해결하고, 종래 최적화 기반 메타 학습 모델 대비 5.5% 향상된 97.8%의 분류 정확도를 달성하면서 평균 28.9%의 지연시간을 단축하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I.. 서론
II. 관련 연구
III. 메타 학습을 적용한 연합학습 기반의 심층 강화학습 프레임워크
IV. 평가 및 분석
V. 결론
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Sun-jin Lee, Yu-rim Lee, So-Eun Jeon, and Il-Gu Lee, “Machine learning-based jamming attack classification and effective defense technique”, Computers & Security(ELSEVIER), May. 2023.
Badnava, Babak, et al. "A new potential-based reward shaping for reinforcement learning agent." 2023 IEEE 13th Annual Computing and Communication Workshop and Conference(CCWC). IEEE, Mar. 2023.
Yang, Yulong, et al. "Reinforcement Learning with Reward Shaping and Hybrid Exploration in Sparse Reward Scenes." 2023 IEEE 6th International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems(ICPS). IEEE, May. 2023.
Lu, Qin, and Georgios B. Giannakis. "Gaussian process temporal-difference learning with scalability and worst-case performance guarantees." ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP). IEEE, Jun. 2021.
Y. Hu, Y. Hua, W. Liu and J. Zhu, "Reward Shaping Based Federated Reinforcement Learning," in IEEE Access, vol. 9, pp. 67259-67267, Apr. 2021.
Badnava, Babak, et al. "A new potential-based reward shaping for reinforcement learning agent." 2023 IEEE 13th Annual Computing and Communication Workshop and Conference(CCWC). IEEE, Mar. 2023.
Yang, Yulong, et al. "Reinforcement Learning with Reward Shaping and Hybrid Exploration in Sparse Reward Scenes." 2023 IEEE 6th International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems(ICPS). IEEE, May. 2023.
Lu, Qin, and Georgios B. Giannakis. "Gaussian process temporal-difference learning with scalability and worst-case performance guarantees." ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP). IEEE, Jun. 2021.
Y. Hu, Y. Hua, W. Liu and J. Zhu, "Reward Shaping Based Federated Reinforcement Learning," in IEEE Access, vol. 9, pp. 67259-67267, Apr. 2021.
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