WEB OF SCIENCE
SCOPUS
Metadata Downloads
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 손종욱 | - |
| dc.contributor.author | 조국래 | - |
| dc.date.accessioned | 2025-01-24T20:10:17Z | - |
| dc.date.available | 2025-01-24T20:10:17Z | - |
| dc.date.created | 2020-11-27 | - |
| dc.date.issued | 2020-12-22 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/57774 | - |
| dc.description.abstract | 시뮬레이션 환경에서 학습된 에이전트를 실제 환경에 적용하는 경우 두 환경의 차이에 의해 여러 가지 성능 저하 문제가 발생한다 이를 해결하기 위한 여러 가지 해결책 중에서 본 논문에서는 . domain randomization 기법을 활용하여 에피소드 마다 에이전트의 물리적 성능을 일정 범위에서 무작위로 선택하여 학습시킴으로써 실제 환경에서 하드웨어 성능 오차가 발생하더라도 정상적으로 동작할 수 있는 에이전트를 학습하는 방법을 제시하고 이를 실험하여 결과를 분석한다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.relation.ispartof | 한국정보과학회 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
| dc.title | 강화 학습에서 보상 함수 변화에 따른 동작의 다양성 분석 | - |
| dc.title.alternative | Analysis of behavior variation according to the reward engineering in reinforcement learning. | - |
| dc.type | Conference Paper | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 손종욱. (2020-12-22). 강화 학습에서 보상 함수 변화에 따른 동작의 다양성 분석. 2020 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC 2020), 733–735. | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10529770 | - |
| dc.citation.conferenceDate | 2020-12-21 | - |
| dc.citation.conferencePlace | KO | - |
| dc.citation.conferencePlace | Online | - |
| dc.citation.endPage | 735 | - |
| dc.citation.startPage | 733 | - |
| dc.citation.title | 2020 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC 2020) | - |
