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innsikt - 심층 강화 학습
실제 경영 문제 해결을 위한 심층 강화 학습
심층 강화 학습을 통해 경영 문제를 효과적으로 해결하는 방법 소개
PAC-Bayes를 이용한 심층 강화 학습에서의 희소 보상 문제 해결
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 강화 학습 제어 정책의 Zero-Shot Sim-To-Real 전이 벤치마킹: 입력 데이터 구성의 중요성
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.
중환자 치료를 위한 안정적인 정책 학습: 다목적 심층 Q-러닝 접근 방식
이 연구는 희소 보상 신호와 노이즈가 있는 중간 보상 프록시를 활용하여 중환자 치료를 위한 안정적인 정책을 학습하는 새로운 심층 강화 학습 방법을 제안합니다.
연속적인 상태 및 행동 공간에서 우선 순위 지정 및 매개변수 노이즈를 사용한 학습 에이전트
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.
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