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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,646 - 1,649 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.10.1646
이용수
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Slotted ALOHA 무선 액세스에 톰슨 샘플링을 적용한 강화학습 기법을 제안하고 성능을 분석하였다. ε-greedy, Upper Confidence Bound, 톰슨 샘플링 방식의 성능을 비교하고, 톰슨 샘플링에서 파라미터 설정에 따른 throughput과 최적 성능까지 도달하는 시간의 변화를 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 톰슨 샘플링을 활용한 Slotted ALOHA
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (3)
참고문헌 신청
R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning An Introduction, MIT Press, 2018.
C. K. Lee and S. H. Rhee, “Performance improvement of reinforcement learning based slotted ALOHA,” J. KICS, vol. 45, no. 11, pp. 1886-1892, Nov. 2020.
D. J. Russo, B. V. Roy, A. Kazerouni, I. Osband, and Z. Wen, “A tutorial on thompson sampling,” Foundations and Trends in Mach. Learn., vol. 11, no. 1, pp. 1-96, 2018.
C. K. Lee and S. H. Rhee, “Performance improvement of reinforcement learning based slotted ALOHA,” J. KICS, vol. 45, no. 11, pp. 1886-1892, Nov. 2020.
D. J. Russo, B. V. Roy, A. Kazerouni, I. Osband, and Z. Wen, “A tutorial on thompson sampling,” Foundations and Trends in Mach. Learn., vol. 11, no. 1, pp. 1-96, 2018.
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