CoRL 2020 (2) 썸네일형 리스트형 [CoRL 2020] Learning Latent Representations to Influence Multi-Agent Interaction #multi-agent system, #human-robot interaction, #reinforcement learningarxiv.org/pdf/2011.06619 Abstract 끊임없이 사람이나 로봇이 연결되는 것은 어렵다 왜냐면 agent는 정지되지 않은 상태이기 때문이다. 사람에게 영감을 받아 로봇이 명확한 모델이 모든 low-level 액션에 필요하지 않다는 것을 깨달았다. 대신에 latent strategy를 high-level agent에서 뽑아낸다. ego agent가 그것의 행동과 다른 agent들의 미래 strategy의 관계를 인지하는 강화학습 기반의 프레임워크를 제안한다. ego agent는 이런 latent 역학을 다른 agent에게 영향을 끼치고 결과적으로 그들을 같이 적응.. [CoRL 2020] Accelerating Reinforcement Learning with Learned Skill Priors corlconf.github.io/paper_44/Accelerating Reinforcement Learning with Learned Skill PriorsPublications accepted to CoRL 2020.corlconf.github.ioyoutu.be/6FSC2yeJ98U#Reinforcement Learning, #Skill Learning, #Transfer Learning **공부용으로 적는 것이니 정확하지 않음** : Abstract 문제점 : 지금 강화학습은 새로운 task를 학습하기 위해서는 prior experience에 강하게 의존함. + 모든 task들을 기본적인 것부터 학습하려 함. 그래서 모든 걸 다 똑같은 확률로 학습할 필요가 없으니까 전체 skill prior(사.. 이전 1 다음
