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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 548 - 550 (3page)
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Reinforcement learning aims to learn good policy interacting with environment. However, it requires millions of interactions for the agent with environment which results in long training time and the reality gap which refers to difficulties of applying reinforcement learning into real-world problem. To overcome the reality gap, offline meta reinforcement learning makes use of large collected data without environment interaction and multiple tasks at the same time. Despite of large number of data, existing method ... 전체 초록 보기
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