데이터 효율 및 일반화 성능 향상을 위한 이미지 기반 심층 강화학습의 자기지도학습 방법론

Q: 이 논문에서 정의한 심층 강화학습이란 무엇인가?

알파고 이후 그 잠재력이 입증되어 자율 주행 및 자동화 로봇 등의 분야로 적용 범위가 확대되고 있는 기술이다. 이미지 기반 환경에서 데이터 효율을 높이고 일반화 성능을 향상시키기 위해 자기지도학습과 결합하여 활용될 수 있는 핵심 기술 체계를 의미한다.

Q: 이미지 기반 강화학습에서 데이터 효율과 일반화 성능을 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 이미지에 랜덤 컨볼루션과 증강 연산을 적용하고 인코더로 생성된 임베딩 벡터를 통해 강화학습과 대조학습을 동시에 진행함으로써 성능을 높일 수 있다. 이는 특히 학습하지 않은 새로운 환경에서도 모델의 작동 능력을 향상시키는 효과가 있다.

박상훈; 최경진; 유진우

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박상훈 (국민대학교) 최경진 (국민대학교) 유진우 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2022.11

수록면: 2,089 - 2,089 (1page)

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알과고의 등장 이후 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 대한 잠재력이 입증됨에 따라 최근 자율 주행이나 물류센터의 자동화 로봇과 같은 분야에 심층 강화학습 적용이 확대되고 있다. 입력 데이터 로 관찰 이미지(Pixel data)를 사용하는 심층 강화학습은 상태(state)를 따로 정의해야 할 필요가 없고 환경에 대한 정보를 얻기 위한 많은 센서가 필요하지 않다는 큰 이점이 있다. 하지만 입력 이미지를 그대로 학습에 사용할 경우 정의된 상태(state)를 사용했을 때보다 데이터 효율이 낮아지고, train 환경과 다른 배경을 가지고 있는 환경인 Unseen Environment에서 test 시 성능이 떨어지는 Generalization 문제 또한 존재한다. 본 논문에서는 이미지 기반 강화학습에 Random Convolution이 추가된 Self-Su ... 전체 초록 보기

#Deep Reinforcement Learning(심층 강화학습) #Augmentation(증강) #Contrastive Learning(대조학습) #Unsupervised Learning(비지도학습) #Generalization(일반화) #Self-Supervised Learning(자기지도학습)

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