심층 강화 학습을 통해 경영 문제를 효과적으로 해결하는 방법 소개
본 논문에서는 PAC-Bayes 이론을 기반으로 희소 보상 환경에서 심층 탐험을 수행하는 새로운 액터-크리틱 알고리즘인 PBAC를 제안하며, 다양한 연속 제어 벤치마크에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보인다는 것을 실험적으로 입증합니다.
쿼드로터 제어를 위한 심층 강화 학습(DRL) 정책의 성능과 Sim-To-Real 전이 능력은 제공되는 입력 데이터의 구성에 따라 크게 달라지며, 최적의 성능을 위해서는 최소한의 필수 정보만 포함하는 것이 더 효과적일 수 있다.
이 연구는 희소 보상 신호와 노이즈가 있는 중간 보상 프록시를 활용하여 중환자 치료를 위한 안정적인 정책을 학습하는 새로운 심층 강화 학습 방법을 제안합니다.
심층 Q-러닝(DQN)과 심층 결정적 정책 경사(DDPG)와 같은 최첨단 접근 방식을 결합한 우선 순위 기반의 새로운 형태를 소개하여 연속적인 상태 및 행동 공간 문제에 대한 이전 결과보다 뛰어난 성능을 달성했습니다.