핵심 개념
보상 없이도 목표 상태에 도달하는 정책을 학습할 수 있다.
초록
이 논문은 강화 학습에서 보상 없이도 목표 상태에 도달하는 정책을 학습하는 방법을 제안한다.
먼저 무작위 순방향 궤적을 수집하여 역방향 세계 모델을 학습한다.
이 역방향 세계 모델을 이용하여 목표 상태에서 시작하는 역방향 시뮬레이션을 생성한다.
이 역방향 시뮬레이션 데이터를 활용하여 그래프 탐색 알고리즘으로 최단 경로를 찾고,
이를 통해 목표 상태에 도달하는 데모 데이터셋을 구축한다.
마지막으로 이 데모 데이터셋을 이용하여 모방 학습으로 정책을 학습한다.
실험 결과, 이 방법으로 학습한 정책이 다양한 목표 상태에 대해 잘 작동함을 보여준다.
통계
목표 상태에 도달한 비율은 88% ~ 95%이다.
목표 상태에 도달한 경우 최단 경로로 도달한 비율은 99%이다.
인용구
"보상 없이도 목표 상태에 도달하는 정책을 학습할 수 있다."
"역방향 세계 모델을 이용하여 목표 상태에서 시작하는 역방향 시뮬레이션을 생성한다."
"그래프 탐색 알고리즘으로 최단 경로를 찾고, 이를 통해 목표 상태에 도달하는 데모 데이터셋을 구축한다."