When applying deep reinforcement learning to the motion mimicry problem between teacher and student robots, this paper reports the initial results of how various hyper-parameter configurations affect performance of learning processes and quality of generated motions. The hyperparameters considered in this study include the structure of policies such as convolutional and fully connected networks, the type of activation functions such as ReLU and hyperbolic tangent, and the number of input sequences such as one, four and eight. Under these deep neural network configurations, PPO reinforcement learning algorithm has been applied for learning. In the simulator environment, the teacher NAO robot demonstrates a target action repeatedly, and the learner NAO robot tries to learn that action. The target actions include handshaking and two-arm raising. Our experimental results show that fully connected networks outperform the convolutional counterparts both in training statistics and motion quality. For activation functions, however, we found an interesting mismatch between training and evaluation quality: for example, a configuration with higher rewards does not guarantee less motion discrepancy, which may suggest a new research direction to design better loss and reward functions for robotic motion mimicry.
KSP 제안 키워드
Activation function, Deep neural network(DNN), Deep reinforcement learning, Hyperbolic tangent, Nao robot, Network configuration, Preliminary study, Reinforcement Learning(RL), Reinforcement learning algorithm, Research direction, Training and evaluation
저작권정책 안내문
한국전자동신연구원 지식공유플랫폼 저작권정책
한국전자통신연구원 지식공유플랫폼에서 제공하는 모든 저작물(각종 연구과제, 성과물 등)은 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 무단복제 및 배포를 원칙적으로 금하고 있습니다. 저작물을 이용 또는 변경하고자 할 때는 다음 사항을 참고하시기 바랍니다.
저작권법 제24조의2에 따라 한국전자통신연구원에서 저작재산권의 전부를 보유한 저작물의 경우에는 별도의 이용허락 없이 자유이용이 가능합니다. 단, 자유이용이 가능한 자료는 "공공저작물 자유이용허락 표시 기준(공공누리, KOGL) 제4유형"을 부착하여 개방하고 있으므로 공공누리 표시가 부착된 저작물인지를 확인한 이후에 자유이용하시기 바랍니다. 자유이용의 경우에는 반드시 저작물의 출처를 구체적으로 표시하여야 하고 비영리 목적으로만 이용이 가능하며 저작물을 변형하거나 2차 저작물로 사용할 수 없습니다.
<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
공공누리가 부착되지 않은 자료들을 사용하고자 할 경우에는 담당자와 사전협의한 이후에 이용하여 주시기 바랍니다.