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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,283 - 2,286 (4page)
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Recently, reinforcement learning has solved problems through intrinsic reward methods. In this study, we propose a method of giving individuality to agents to solve the problem of the diversity of multiple agents. The proposed method induces agents to have individuality while learning adversarially to the reward model. Experimental results show that the proposed agent has a behavior pattern according to the personality vector.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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