Environment
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OpenAI Gym을 이용한 Environment 설계최신 기술동향/인공지능 (AI) 2020. 8. 30. 10:30
블로그를 보고 강화학습을 자신이 공부하는 분야에 적용해보고 싶은데, 어떻게 사용해야할 지 처음에 감이 안 오는 사람들도 있을 것이다. 많은 강화학습 알고리즘이나 코드를 찾아보면, 이미 있는 환경을 이용해서, main함수에 있는 20~30줄 정도만 돌려보면서 '이 알고리즘이 이렇게 좋은 성능을 보이는구나'정도만 알 수 있다. 하지만, 우리는 5G 환경이나 자신이 공부하는 분야에 맞게 환경을 만드는 것부터 시작하고 싶기 때문에, OpenAI Gym의 정해진 Template을 이용하는 것이 좋다. OpenAI Gym OpenAI Gym은 고전 게임을 기반으로 강화학습을 사용할 수 있는 기본적인 Environment (환경)과 기본적인 강화학습 알고리즘들이 패키지로 준비되어 있는 Toolkit이다. Open S..
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Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent systems 논문 리뷰최신 기술동향/인공지능 (AI) 2020. 8. 6. 11:02
이번에 리뷰할 논문 [1]에서는 최근에 핫한 Deep Reinforcement Learning (DRL) 시스템 중에서도 내가 최근 가장 관심있게 보고 있는 Multi-Agent system에 대해 다룬다. 최근 5G, 6G 논문 읽고 연구를 할 때, Multi-user나 V2V system을 고려한다. 이 때 많은 논문들이 BS는 모든 Channel state을 알고 있고, 이를 토대로 User들을 Control할 수 있다는 가정을 한거나 DRL을 사용하는데, 각 User들이 같은 Environment를 보고 있다는 가정을 한다. 하지만, User 및 Vehicle들은 각자가 Monitoring하는 Channel도 다르고, V2V pair마다 Channel은 매우 Dynamic하게 변한다. 이를 고려했..