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"Deep Deterministic Policy Gradient" 검색결과 1-12 / 12건

Deep Deterministic Policy Gradient 알고리즘을 응용한 자전거의 자율 주행 제어 (Autonomous control of bicycle using Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm)

한국융합보안학회 최승윤, Tuyen P. Le, 정태충

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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수중운동체의 롤 제어를 위한 Deep Deterministic Policy Gradient 기반 강화학습 (Reinforcement Learning based on Deep Deterministic Policy Gradient for Roll Control of Underwater Vehicle)

한국군사과학기술학회 김수용, 황연걸, 문성웅

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.23 | 수정일 2025.05.13

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저가 Redundant Manipulator의 최적 경로 생성을 위한 Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) 학습 (Learning Optimal Trajectory Generation for Low-Cost Redundant Manipulator using Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG))

한국로봇학회 이승현, 진성호, 황성현, 이인호

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.25 | 수정일 2025.06.28

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강화학습(model free방법)

. DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient, 2016)- DDPG는 Q학습의 개선 사항과 정책 그레디언트 업데이트 규칙을 결합하여 Q학습을 여러 ... 을 결합하고 비교한다.10. TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient, 2018)- TD3은 3가지 주요 변경 사항으로 DDPG ... - Actor에 대한 정책을 직접 생성한다.- Model Free 강화학습에는 Policy Gradient과 Value Based Algorithm이 존재한다.3. Policy

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 2페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.07.30

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심층 강화학습의 등장과 발전 과정

Policy Optimization(PPO), Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) 등 다양한 변형 알고리즘이 등장하며 성능과 안정성을 동시에 개선 ... 파라미터화하고 이를 최적화하는 접근을 취한다. 대표적으로 정책 경사(Policy Gradient) 방법이 있다. 그러나 이 방식은 분산이 크고 수렴 속도가 느리다는 단점이 있 ... 다. 이러한 배경에서 등장한 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)은 두 기술을 융합함으로써 이전에는 해결할 수 없었던 문제들을 새로운 차원에서 다룰

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.03

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경북대융복합시스템공학대학원편입학자소서, 경북대융복합시스템공학대학원면접시험, 융복합시스템공학대학원편입학기출, 경북대융복합시스템공학대학원논술문제, 경북대융복합시스템공학대학원지원동기, 경북대융복합시스템공학대학원입학시험, 경북대융복합시스템공학대학원입시, 경북대융복합시스템공학대학원학습계획서, 경북대융복합시스템공학대학원연구계획서

그래디언트(Policy Gradient) 방법의 기본 원리를 설명하시오.26. A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic) 알고리즘의 원리를 설명하시 ... 1.1. 심층 강화학습21. 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network, DQN)의 구조와 작동 원리를 설명하시오.22. 경험 재생(Experience Replay) 메커니즘 ... 오.27. TRPO(Trust Region Policy Optimization)의 개념과 응용을 설명하시오.28. Advantage Actor-Critic (A2C) 알고리즘

자기소개서 | 385페이지 | 13,900원 | 등록일 2024.08.15

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MEC를 활용한 커넥티드 홈의 DRL 기반 태스크 오프로딩 기법 (Task offloading scheme based on the DRL of Connected Home using MEC)

한국인터넷방송통신학회 임덕선, 손규식

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.27

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강화학습 기반 제어 알고리즘을 통한 시간 지연을 갖는 구조물의 진동 제어 연구 (A Study on Vibration Control of Structures with Time Delay with Reinforcement Learning-based Control Algorithm)

한국소음진동공학회 김수민, 곽문규, 임수철

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.13 | 수정일 2025.03.28

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시간지연을 갖는 자기부상 물류이송시스템의 강화학습 기반 제어기 설계 (Control System Design for Maglev Conveyor Systems with Time-Delay Via Reinforcement Learning)

대한전기학회 노수영, 김창현

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.13 | 수정일 2025.03.28

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우선적 경험 재생 방식을 이용한 병목 구간 통과 자율주행 정책 연구 (Autonomous Driving Strategy for Bottleneck Traffic with Prioritized Experience Replay)

한국통신학회 엄찬인, 이동수, 권민혜

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.01 | 수정일 2025.05.15

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대구경북과학기술원 DGIST 로봇 및 기계전자공학 연구계획서

Deterministic Policy Gradient) 기반 제어기를 설계하여 연속 동작 제어를 학습시키고, 실제 모터 응답을 반영한 시뮬레이션으로 안정성을 평가합니다.3단계 ... 알고리즘 개발. MATLAB/Simulink 기반 환경에서 기존 PID 및 비선형 제어 모델을 구현하여 기준 성능을 확보합니다.2단계: 강화학습 알고리즘 설계. DDPG(Deep

Non-Ai HUMAN
| 자기소개서 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.11.10

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기계학습과 딥러닝 -알파고의 메커니즘을 중심으로

기계학습과 딥러닝-알파고의 메커니즘을 중심으로< 목 차 >제 1장 서론1절 연구의 배경과 목적제 2장 선행연구1절 알파고2절 기계학습3절 깊은 신경망(Deep neural ... networks)제 3장 Deep learning1절 Deep learning의 작용원리2절 Deep learning의 응용사례제 4장 결론제 5장 참고문헌제 1장 서론1절 연구의 배경 ... 시스템 구축의 과정에서 ‘트리탐색(Tree Search)’기술을 활용하는 대신에, ‘몬테카를로트리탐색(MCTS)’기술과 ‘심층신경망(Deep Neural Network)’기술을 결합

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 10페이지 | 3,800원 | 등록일 2017.01.03

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