SISReL 박사과정 한승열 학생 1저자 논문 "Diversity Actor-Critic: Sample-Aware Entropy Regularization for Sample-Efficient Exploration,” 이 인공지능분야 Top Conference 중 하나인 International Conference on Machine Learning (ICML) 2021에 accept 되었습니다.

위 논문은 강화학습에서 Exploration을 enhance하기 위한 Entropy regularization 기법의 단점을 개선하면서도 쉽게 구현 가능한 Diversity Actor-Critic을 제안하였습니다. Diversity Actor-Critic는 기존 Soft Actor-Critic (SAC) 알고리즘보다 월등히 뛰어난 성능을 보여, 강화학습 핵심 알고리즘 중 하나로 자리매김하기를 기대해 봅니다.