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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Seung-Yoon Choi (Kyung Hee University) Tuyen Pham Le (Kyung Hee University) Tae-Choong Chung (Kyung Hee University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제10호(통권 제175호)
발행연도
2018.10
수록면
23 - 31 (9page)

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Recently, there have been many studies on machine learning. Among them, studies on reinforcement learning are actively worked. In this study, we propose a controller to control bicycle using DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algorithm which is the latest deep reinforcement learning method. In this paper, we redefine the compensation function of bicycle dynamics and neural network to learn agents. When using the proposed method for data learning and control, it is possible to perform the function of not allowing the bicycle to fall over and reach the further given destination unlike the existing method. For the performance evaluation, we have experimented that the proposed algorithm works in various environments such as fixed speed, random, target point, and not determined. Finally, as a result, it is confirmed that the proposed algorithm shows better performance than the conventional neural network algorithms NAF and PPO.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (21)

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