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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,322 - 1,325 (4page)
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An intelligent agent can start by learning easy skills and gradually learn more difficult skills to solve complex problems. On the other hand, reinforcement learning has been shown to be able to solve various problems, but most of the existing RL agents have limitations because they search the environment only with primitive tasks. To solve this problem, a method was proposed to learn multiple policies to solve different simple tasks and to find a combination of learned policies to solve complex tasks. However, in most existing studies, unnecessary sub-policies are learned or the difficulty of sub-policies is learned without adjustment, which hinders solving complex tasks. In this paper, we propose a framework for learning subtasks in order from easy to difficult and solving downstream tasks through combinations of these subtasks. The proposed model consists of three components. First, the sub-task difficulty selector adjusts the difficulty of the sub-task to be learned, and the sub-goal generator generates a sub-goal for reaching the target state according to the set difficulty. A sub-goal planner has a hierarchical structure, which a high-level agent selects the optimal sub-task to solve a problem, and a low-level agent outputs a low-level action to reach each sub-goal. Our method showed high performance compared to other baselines in the maze environment, which is a long-horizon task.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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