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에이전트 학습 속도 향상을 위한 Q-Learning 정책 설계

용성중 박효경 유연휘 문일영 2022년

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논문상세정보

- 저자 용성중 박효경 유연휘 문일영
- 제어번호 108152858
- 학술지명 실천공학교육논문지
- 권호사항 Vol. 14 No. 1 [ 2022 ]
- 발행처 한국실천공학교육학회
- 자료유형 학술저널
- 수록면 219-224
- 언어 Korean
- 출판년도 2022
- 등재정보 KCI등재
- 판매처
- 주제어 Q Learning OpenAI Gym Reinforcement Learning Reward Policy Training
- 참고문헌( 6)
유사주제 논문( 450)

인용/피인용

에이전트 학습 속도 향상을 위한 Q-Learning 정책 설 ...

' 에이전트 학습 속도 향상을 위한 Q-Learning 정책 설계' 의 주제별 논문영향력

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	Q Learning OpenAI Gym Reinforcement Learning Reward Policy Training
455	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 피인용횟수	주제별 논문영향력
주제어	Q Learning	25	0	0.0%
	OpenAI Gym	3	0	0.0%
	Reinforcement Learning	177	0	0.0%
	Reward Policy	3	0	0.0%
	Training	247	0	0.0%
계		455	0	0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수			0

' 에이전트 학습 속도 향상을 위한 Q-Learning 정책 설계' 의 참고문헌

The shortest path planning based on reinforcement learning
X. Wang [2020]
Reinforcement learning: an introduction
R. S. Sutton [1998]
Q-learning: theory and applications
J. Clifton [2020]
Q-learning
C. Watkins [1992]
Playing atari with deep reinforcement learning
V. Mnih [2013]
OpenAI Gym
G. Brockman