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논문 기본 정보
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초록·키워드
복잡한 도메인에서의 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 긴 학습 시간과 에이전트의 탐색만으로 해결하기 어려운 과제들로 인해 성능 저하를 겪는다. 이를 완화하기 위해 기존 연구들은 모방학습(Imitation Learning, IL)에 의존해 왔지만, 전문가 시연의 제작은 복잡하고 많은 인적 노력을 요구하며, IL의 성능은 시연 품질에 크게 의존한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문은 주기적 휴리스틱 행동 주입 강화학습(Heuristic Action Cycle Reinforcement Learning, HAC-RL)을 제안한다. HAC-RL은 학습 과정을 반복적 ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096044034
