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초록·키워드
강화학습(Reinforcement Learning)을 실제 환경에 적용하기 위해선 사람의 개입이나 복구 정책 도입이 불가피하며, 학습 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 인간의 복잡한 행동 선택에는 가역적인 행동이 우선된다는 점에서 착안한 가역성 측정 모델을 이용한 초기화 없는(Reset-free) 다중 에이전트 학습 모델을 제안한다. 각 에이전트들은 서로의 환경을 공유하며 태스크를 학습하는 동시에 서로에게 학습이 가능한 새로운 상태를 제공한다. 학습 가능한 새로운 상태를 제공하기 위해서 가역성 ... 전체 초록 보기
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001540174
