향상된 강화학습을 위한 우선 확률 메모리 관리 = Prioritized stochastic memory management for enhanced reinforcement learning

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강화학습에서 리플레이 메모리는 학습의 안정적인 수렴을 준다는 점에서 중요하다. 그러나 메모리의 이러한 장점에도 불구하고, 메모리에 대한 연구는 주목 받지 못했고, 단순한 방식으로 관리되어 왔다. 여기서 단순한 방식이란, 메모리가 가득 찬 후 새로운 데이터가 들어옴에 따라 가장 오래된 데이터가 삭제되는 방식을 말한다. 그러나 가장 오래된 데이터가 가장 중요도가 낮은 데이터라 단언할 수 없으므로, 더 나은 메모리 관리를 통한 학습 성능 향상의 여지는 많을 것이다. 이 논문에서는 더 나은 메모리 관리 방법으로 우선 확률 메모리 관리를 제안하며, 이 방법은 메모리 내 데이터의 중요도를 계산하고 이를 기반으로 한 메모리 관리다. 또한 다양한 환경에서 어드밴티지 액터-크리틱에 이 메모리 관리를 적용한 실험을 진행하고, 더 우수한 학습 성능을 검증한다.
Advisors
장동의researcherChang, Dong Euiresearcher
Description
한국과학기술원 :전기및전자공학부,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2018
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2018.8,[19 p. :]

Keywords

강화학습▼a리플레이 메모리▼a메모리 관리▼a우선순위▼a학습 성능 향상; Reinforcement learning▼areplay memory▼amemory management▼aprioritization▼aenhanced learning performance

URI
http://hdl.handle.net/10203/266912
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=828561&flag=dissertation
Appears in Collection
EE-Theses_Master(석사논문)
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