communication
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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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Vehicular Network RL 논문 리뷰(Multi-Agent)5G & 6G 통신 기반 기술/LTE Communication 2020. 7. 25. 11:11
이 논문은 Vehicular Network 상황에서 V2V와 V2I의 Global Network Performance를 최대화하기 위해 Reinforcement Learning을 사용한다. 강화학습을 적용하기 위해서는 '환경(Environment)'를 설계하는 것이 거의 전부라고 해도 과언이 아닐 정도로 환경 설정이 중요한 이슈다. Vehicular Network 환경만 제대로 정리되어 있으면, 그 안에 들어갈 다양한 강화학습 알고리즘들을 워낙 사용하기 쉬운 API들이 많기 때문에 가져다 쓰면 된다. 따라서, 이번 글에서는 어떻게 환경을 설정했는지에 조금 더 초점을 맞춰서 리뷰해보도록 한다. 제목: Spectrum sharing in vehicular networks based on multi-agent..