RLS 기반 Actor-Critic 학습을 이용한 로봇이동

김종호; 강대성; 박주영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김종호 강대성 박주영

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제7호

발행연도: 2005.12

수록면: 893 - 898 (6page)

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2005

RLS 기반 Actor-Critic 학습을 이용한 로봇이동

김종호 , 강대성 , 박주영 한국지능시스템학회 논문지 2005.12 학술저널

RLS 기반 Actor-Critic 학습을 이용한 로봇이동

김종호 , 강대성 , 박주영 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005.11 학술대회자료

IRPO 기반 Actor-Critic 학습 기법을 이용한 로봇이동

김종호 , 강대성 , 박주영 대한전기학회 학술대회 논문집 2005.07 학술대회자료

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강화학습 방법론 중 하나의 부류인 액터-코리틱 알고리즘은 제어입력 선택 문제에 있어서 최소한의 계산만을 필요로 하고, 확률적 정책을 명시적으로 다룰 수 있는 장점 때문에 최근에 인공지능 분야에서 많은 관심을 끌고 있다. 액터-크리틱 네트워크는 제어입력 선택 전략을 위한 액터 네트워크와 가치 함수 근사를 위한 크리틱 네트워크로 구상되며, 우수한 제어입력의 선택과 정확한 가치 함수 근사를 최대한 신속하게 달성하기 위하여, 학습 과정 동안 액터와 크리틱은 자신들의 파라미터 벡터를 적응적으로 변화시키는 전략을 구사한다. 본 논문은 크리틱의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS (Recursive Least Square)를 사용하고, 액터의 학습을 위해 정책의 기울기(Policy Gradient)를 이용하는 새로운 종류의 알고리즘을 고려한다. 고려된 알고리즘의 작용 가능성은 두개의 링크를 갖는 로봇에 대한 실험을 통하여 예시된다.

#강화학습(Reinforcement Learning) #RLS #액터-크리틱 학습 #정책의 기울기

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[학술지(정기간행물)] - / 2003. / Least square policy evaluation algorithms with linear function approximation 13 : 79 ~ 110

[학술지(정기간행물)] - / 2003. / Reinforcement learning for humanoid robotics karlsruhe

[학술지(정기간행물)] - / 2002 / Efficient reinforcement learning using recursive least-Square methods 16 : 259 ~ 292

[학술지(정기간행물)] - / 1999. / Proceedings of the sixteenth International Conference : 49 ~ 56

[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Reinforcement learing in POMDPs with function approximation Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning : 152 ~ 160

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