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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
권은주 (동아대학교) 김현석 (동아대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
2,987 - 2,994 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.10.2987

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대규모 언어 모델(Large Language Model) 기반 Robotic Transformer 활용으로 로봇은 복잡한 시퀀스 문제도 스스로 해결할 수 있게 되었으나, 여전히 단위 행동은 사전에 획득된 고품질 전문가 데이터를 이용해 학습되고 있다. 전문가 데이터는 특정 행동을 완벽하게 수행하는 예시로 수집하는 데 드는 시간과 비용이 많이 발생하며, 모든 상황을 고려할 수 없어 편향된 특성이 있다. 따라 서, 본 논문에서는 저편향·고분산된 보편적인 데이터를 이용하여 복잡한 문제 환경에서 강화학습이 효율적으로 학습하는 방법을 제안한다. 또한, RLIF(Reinforcement Learning via Intervention Feedback) 알고리즘을 사용한 학습 평가와 환경의 노이즈 차이에 따른 도메인 랜덤화 실험을 진행한다. 본 논문에서는 저편향·고분산된 보편적 데이터를 사용하여 기존의 전문가 데이터만으로 학습 했을 때보다 보상이 증가하고 새로운 환경에서도 높은 점수를 유지하는 모델을 만들 수 있다는 결과를 제시한다. 본 연구는 복잡한 환경변화에도 효율적인 강화학습을 실현하는 데 기여할 것으로 기대된다.
#모방학습 #강화학습 #오프라인 강화학습 #전문가 데이터 #범용 인공지능 #Imitation Learning #Reinforcement Learning (RL) #Offline RL #Expert Demo #Artificial General Intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 방법
Ⅴ. 실험 결과 및 결과 분석
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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