안전한 평균보상 강화학습을 위한 확률적으로 효율적인 알고리즘 개발

Developing Robust and Sample Efficient Algorithms for Safe Average-Reward Reinforcement Learning

본 연구의 최종 목표는 안전한 평균보상 강화학습을 위한 확률적으로 효율적인 알고리즘을 개발하는 것입니다. 강화학습은 오늘날 게임, 의료, 제어 시스템, 자동주행 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있고, 근래 들어 딥러닝과 더불어 로봇틱스 연구와 언어모델 훈련에 근본적인 프레임워크로서 적용되고 있습니다. 그런데 강화학습이 실제 문제에 적용될 때에는 에이전트가 ...