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NTIS 바로가기국가/구분 | 한국(KR)/등록특허 | |
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국제특허분류(IPC8판) |
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출원번호 | 10-2019-0025284 (2019-03-05) | |
공개번호 | 10-2020-0108527 (2020-09-21) | |
등록번호 | 10-2267316-0000 (2021-06-15) | |
DOI | http://doi.org/10.8080/1020190025284 | |
발명자 / 주소 |
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심사청구여부 | 있음 (2019-03-05) | |
심사진행상태 | 등록결정(일반) | |
법적상태 | 등록 |
심층 강화 학습에 기반한 자율주행 에이전트의 학습 방법 및 시스템을 개시한다.일실시예에 따른 에이전트 학습 방법은, 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)을 위한 시뮬레이션상에서 액터-크리틱(actor-critic) 알고리즘을 통해 에이전트를 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.이때, 학습시키는 단계는, 상기 액터-크리틱 알고리즘에서 에이전트의 행동을 결정하는 평가망인 액터 네트워크에 제1 정보를, 상기 행동이 기설정된 보상을 최대화하는데 얼마나 도움이 되는가를 평가하는 가치망인 크리틱에 제2 정
적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 에이전트 학습 방법에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)을 위한 시뮬레이션상에서 액터-크리틱(actor-critic) 알고리즘을 통해 에이전트를 학습시키는 단계를 포함하고,상기 학습시키는 단계는,상기 액터-크리틱 알고리즘에서 에이전트의 행동을 결정하는 평가망인 액터 네트워크에 제1 정보를, 상기 행동이 기설정된 보상을 최대화하는데 얼마나 도움이 되는가를 평가하는 가치망인 크리틱에 제2 정보를 입력하고
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