최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기국가/구분 | 한국(KR)/등록특허 | |
---|---|---|
국제특허분류(IPC8판) |
|
|
출원번호 | 10-2019-0040373 (2019-04-05) | |
공개번호 | 10-2020-0095302 (2020-08-10) | |
등록번호 | 10-2202786-0000 (2021-01-08) | |
우선권정보 | 대한민국(KR) 1020190005576 (2019-01-16) | |
DOI | http://doi.org/10.8080/1020190040373 | |
발명자 / 주소 |
|
|
출원인 / 주소 |
|
|
대리인 / 주소 |
|
|
심사청구여부 | 있음 (2019-04-05) | |
심사진행상태 | 등록결정(일반) | |
법적상태 | 등록 |
다중 에이전트 심층 강화학습 알고리즘을 위한 효율적인 학습 방법이 개시된다.일 실시예에 따른 다중 에이전트 강화학습을 위한 학습 방법은, 복수 개의 에이전트 각각의 관측 정보와 수신된 메시지를 입력으로 하는 정책을 이용하여 행동을 결정하는 단계; 상기 결정된 행동에 기초하여 메시지 드롭아웃(message dropout)을 위하여 정해진 드롭 레이트(drop rate)에 따라 상기 수신 메시지를 드롭아웃하여 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하고, 상기 강화학습 방법은, 1)통신이 가능한 분산 제어(Decentralized contro
행동 결정부 및 학습부를 포함하는 학습 시스템에 의해 수행되는 다중 에이전트 강화학습을 위한 학습 방법에 있어서, 상기 행동 결정부에서, 복수 개의 에이전트 각각의 관측 정보와 다른 에이전트들로부터 수신된 메시지를 입력으로 하는 정책을 이용하여 행동을 결정하는 단계; 및 상기 학습부에서, 상기 결정된 행동에 기초하여 메시지 드롭아웃(message dropout)을 위하여 정해진 드롭 레이트(drop rate)에 따라 상기 수신된 메시지를 드롭아웃하여 다중 에이전트 강화학습을 위하여 구성된 인공 신경망을 학습시키는 단계를 포함하고,상
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.