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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 73 - 78 (6page)
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In this paper, we propose a CNN-based inverse reinforcement learning method that optimizes a reward function modeled by a linear combination. The proposed method efficiently extracts features from expert demonstrations using a CNN-based network and effectively estimates the reward function with a few iterations. The proposed method is called CNN-based apprenticeship learning for inverse reinforcement learning. The policy estimated by this method guarantees performance similar to or better than that of expert behavior. Through the Super Mario simulation, we demonstrate that the proposed CNN-based apprenticeship learning outperforms traditional imitation learning and reinforcement learning methods.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. THE PROPOSED METHOD
4. SIMULATION RESULT
5. CONCLUSION
REFERENCES
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