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학술저널
저자정보
Chayoung Kim (Kyonggi University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제7호(JKIIT, Vol.19, No.7)
발행연도
2021.7
수록면
27 - 33 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.7.27

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희소 보상 처리는 강화 학습(RL)에서 가장 중요한 과제 중 하나이다. 특히 로봇 조작에 있어서 움직이는 물체를 잡으려하거나 암호 텍스트 분야에서 손상된 바이트가 생기지 않도록 하는 것과 같은 분야에서 인간 수준의 성과를 얻고자 할 때 더욱 그렇다. Hindsight Experience Replay(HER)를 사용하는 Deep Q-Network(DQN)은 희소 보상을 처리하는 데에 효과적이지만, 업데이트가 정해진 target network을 사용하므로 온라인 학습의 장점을 얻기 어렵다. 따라서 희소 보상과 관련하여 DQN에서 HER의 목표(Goal) 기반으로 Target Network을 업데이트하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Goal-based Target Network은 에피소드와 목표마다 업데이트 하므로, 좀 더 자주 업데이트 하기 때문에 온라인 학습의 장점을 조금 더 이용할 수 있다. 그리고, Byte-Flipping-Attack 방지를 위해, 제안 된 Goal-based Target Network를 bit-flipping 환경에서 평가했다. 비교결과는 본 논문에서 제안한 Goal-based Target Network가 DQN에서 HER을 사용할 때에 희소 보상 도메인에서 더 나은 요소임을 보여준다.
#hindsight experience replay #deep Q-network #reinforcement learning #target network #goal-based replay

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
Ⅲ. The Proposed Algorithm
Ⅳ. Conclusion
References

참고문헌 (2)

참고문헌 신청
David Silver / 2016 / Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search / Nature 529(7587):484~489 Crossref S. Levine / 2016 / End-to-end training of deep visuomotor policies / Journal of Machine Learning Research 17(1):1~40 google schola

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