현실 로보틱스 제어 시뮬레이션을 위한 트랜스포머 기반 오프라인 강화학습

Q: 이 논문에서 정의한 오프라인 강화학습이란 무엇인가?

오프라인 강화학습은 사전에 수집된 데이터를 활용하여 에이전트가 실제 환경과의 상호 작용 없이 학습을 수행하는 접근 방식이다. 이는 실제 환경 적용 시의 안전성, 비용, 효율성 문제를 해결하며, 실제 환경과의 상호작용을 최소화하면서도 복잡한 의사결정 과정을 학습할 수 있도록 한다.

Q: 트랜스포머 기반 오프라인 강화학습이 기존 방식보다 성능이 우수한 이유는 무엇인가?

연구 결과, 시계열 데이터 처리에 강점을 가진 트랜스포머 모델을 시뮬레이션 트랜스포머(ST)로 활용하여 전문가 행동 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 정책 모델을 훈련함으로써 기존 오프라인 강화학습 방식보다 더 우수한 학습 성능과 일반화 능력을 달성한다. ST는 실제 환경을 대체하여 효율적인 학습을 가능하게 한다.

백상렬; 안우진; 장선호; 최현덕; 임묘택

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 백상렬 (고려대학교) 안우진 (고려대학교) 장선호 (한국로봇융합연구원) 최현덕 (전남대학교) 임묘택 (고려대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2024 제39회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2024.7

수록면: 453 - 454 (2page)

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Recent advancements in AI have led to increased research in applying reinforcement learning (RL) for controlling robots like drones and manipulators. Most studies focus on simulation-based learning, facing challenges in real-world application due to safety, cost, and efficiency concerns. To overcome these, offline RL and model-based RL have been proposed. Offline RL uses pre-collected data for learning without re ... 전체 초록 보기

#Offline Reinforcement Learning #Reinforcement Learning #Transformer

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