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강화학습 기법과 메타학습을 이용한 기는 로봇의 이동

Locomotion of Crawling Robots Based on Reinforcement Learning and Meta-Learning

한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집, 2007 Nov. 02, 2007년, pp.395 - 398  

문영준 (고려대학교 제어계측공학과) ,  정규백 (고려대학교 제어계측공학과) ,  박주영 (고려대학교 제어계측공학과)

초록
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최근 인공지능 분야에서는 강화학습(Reinforcement Learning)에 대한 관심이 크게 증폭되고 있으며, 여러 관련 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기법 중 액터-크리틱 계열에 속하는 RLS-NAC 알고리즘을 활용하여 Kimura의 기는 로봇의 이동을 다룰 때에 중요 파라미터의 결정을 위하여 meta-learning 기법을 활용하는 방안에 고려한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 Markov property# 가지며 환경 과 에 이 전트가 상호작용하는 MDP (Markov Decision Problem) 에 대해 고려한다. [8].
  • 선택에 신중을 요하게 된다. 이런 파라미터는 주로 경험적으로 찾아왔던 것을 본 논문에서는 메타학습을 통해 적절한 값을 찾아보는 것에 주목한다. 메타학습에 대한 기본 개념과 상세한 설명은 [5], [6]을 참조하기 바란다.
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