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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,348 - 1,353 (6page)
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Reinforcement learning can handle what traditional control theory can not cope with. In the field of visual reinforcement learning given only a partially observed high-dimensional image state, the agent still can learn a policy to achieve certain tasks. In this paper, we show the potential and limitations of visual reinforcement learning with an experiment on cart-pole balancing tasks both in simulation and semi-real environment systems.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. VISUAL RL
3. RELATEDWORK
4. IMPLEMENTATION
5. RESULT
6. ADDITIONAL EXPERIMENT
7. CONCLUSION
REFERENCES
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