딥러닝 지원 게임엔진을 통한 강화학습

Q: 이 논문에서 정의한 강화학습이란 무엇인가?

강화학습은 주어진 환경에서 에이전트가 현재 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 또는 행동 순서를 선택하는 방법이다. 딥러닝 기술 발전과 함께 사람을 능가하는 성능을 보이며 많은 관심을 받고 있다.

Q: Unity ML-Agents를 활용한 강화학습의 주요 장점은 무엇인가?

연구 결과, Unity ML-Agents는 강화학습 수행에 필요한 환경, 에이전트, 알고리즘 구성 요소를 효율적으로 제공하며, 훈련 시 자원 품질 및 시간 간격을 조정하여 학습 효율을 높인다. 또한 범용적인 강화학습 알고리즘을 쉽게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

박해찬; 백낙훈

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박해찬 (경북대학교) 백낙훈 (경북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.12

수록면: 731 - 732 (2page)

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강화학습은 주어진 환경에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상 을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다. 강화학습을 시도하기 위해서는 환경과 그 안 에서 행동하는 에이전트 그리고 강화학습 알고리즘이 필요하다. Unity ML-Agents는 ... 전체 초록 보기

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