한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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- Pages.303-308
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- 2007
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- 1598-5164(pISSN)
감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법들에 대한 비교 연구
A Comparison Study on Reinforcement Learning Method that Combines Supervised Knowledge
- Kim, S.W. (Department of Compute Science and Engineering, Sogang University) ;
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Chang, H.S.
(Department of Compute Science and Engineering, Sogang University)
- 발행 : 2007.06.25
초록
최근에 제안된 감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법인 potential-based RL 기법의 효용성은 이론적 최적 정책으로의 수렴성 보장으로 증명되었고, policy-reuse RL 기법의 우수성은 감독지식을 융합하지 않는 기존의 강화학습과 실험적인 비교를 통하여 증명되었지만, policy-reuse RL 기법을 potential-based RL 기법과 비교한 연구는 아직까지 제시된 바가 없었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법과 policy-reuse RL 기법의 실험적인 성능 비교를 통하여 기법이 policy-reuse RL 기법이 policy-reuse RL 기법에 비하여 더 빠르게 수렴한다는 것을 보이며, 또한 policy-reuse RL 기법의 성능은 재사용하는 정책의 optimality에 영향을 받는다는 것을 보인다.
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