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    This paper presents a deep reinforcement learning (DRL)-based object transportation technique using a region-partitioning curriculum. Previous studies on object transportation using DRL algorithms have suffered a sparse reward problem where a robot cannot gain success experiences frequently due to random actions at the learning stage. To solve the sparse reward probl ... 전체 초록 보기
    #Object transportation #Curriculum learning #Region partitioning #Deep reinforcement learning

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