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비지도 강화학습 기반의 인공지능 융합 기술 연구 및 동향
Research & Trends for Converged AI Technology based on Unsupervised Reinforcement Learning 원문보기

韓國컴퓨터情報學會誌 = KSCI review, v.28 no.1, 2020년, pp.1 - 4  

김민석 (상명대학교 휴먼지능로봇공학과)

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문제 정의

  • 내적 보상함 수는 시스템 환경에서 나타나는 외적 보상함수에서 설계된 학습 요구사항이 아닌 환경에 새롭게 내재되어 있는 현상을 학습하여 제안하는 방법으로 기존 강화 학습에 비해보다 광범위한 작업을 선택하여 학습할 수 있는지도 강화 학습(Unsupervised RL) 방법이다. 또한 에이전트의 행동개선을 유도하기 위해 시스템 환경 변화에서 나타나는 상호작용 (Environmental Interaction)을 강조하고 예측 가능한 환경 변화 요소에 따른 학습 최적화를 성취하는 데 목표가 있다.
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참고문헌 (5)

  1. Juncheng Li, Xin Wang, Siliang Tang, etc. "Unsupervised Reinforcement Learning of Transferable Meta-Skills for Embodied Navigation", Proceedings of 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 10.1109/CVPR42600.2020.01214 

  2. Abhishek Gupta, Benjamin Eysenbach, Chelsea Finn, and Sergey Levine, "Unsupervised Meta-Learning for Reinforcement Learning", arXiv:1806.04640 

  3. Volodymyr Mnih, Adria Puigdomenech Badia, Mehdi Mirza, etc. "Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning", Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning, PMLR 48:1928-1937, 2016 

  4. Colin FyfePei Ling Lai, "Reinforcement Learning Reward Functions for Unsupervised Learning", ISNN 2007: Advances in Neural Networks - ISNN 2007 pp 397-402 

  5. DADS: Unsupervised Reinforcement Learning for Skill Discovery Project, https://ai.googleblog.com/2020/05/dads-unsupervised-reinforcement.html 

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