Fundamentals/Reinforcement Learning 검색 결과
13 개의 검색 결과가 있습니다.
Fundamentals/Reinforcement Learning

Ch13. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Algorithm

DQN, A3C에 이어 가장 최근 나온 다음 논문을 리뷰하고 얻은 DDPG 알고리즘 관련 내용들을 기록해둔다. https://arxiv.org/abs/1509.02971 Continuous control with deep reinforcement learning We adapt the ideas underlying the success of Deep Q-Learning to the continuous action domain. We present an actor-critic, model-free algorithm based on the deterministic policy gradient that can operate over continuous action spaces. Using the same le..

2022. 5. 15. 00:43
Fundamentals/Reinforcement Learning

Ch12. Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) Network

DQN에 이어 또다른 Deep Reinforcement Learning인 Asynchronous Advantage Actor Critic Network (A3C)에 대해 알아보자. DQN 내용은 이전 포스팅을 참조하자. https://jjuke-brain.tistory.com/99?category=957313 Ch11. Deep Q Network Ch10까지 강화학습이 어떻게 동작하는지, 학습을 진행하는 알고리즘은 어떤 것들이 있는지 살펴보았다. 이번 내용부터는 Deep Reinforcement Learning에 대해 알아볼 것이다. Deep Reinforcement Learning(DRL)은.. jjuke-brain.tistory.com 목차 0. DQN의 문제점 및 A3C의 고안 Deep Q Netw..

2022. 5. 12. 12:18
Fundamentals/Reinforcement Learning

Ch11. Deep Q Network

Ch10까지 강화학습이 어떻게 동작하는지, 학습을 진행하는 알고리즘은 어떤 것들이 있는지 살펴보았다. 이번 내용부터는 Deep Reinforcement Learning에 대해 알아볼 것이다. Deep Reinforcement Learning(DRL)은 인공지능 분야에서 큰 인기를 얻고 있는 딥러닝과 강화학습을 결합한 개념이다. DRL을 이해하기 위해서는 인공신경망, 활성화 함수, Gradient Descent, Back Propagation 등의 딥러닝 기초 지식과 Convolutional Neural Network (CNN)에 대한 지식이 필요하다. 이는 다른 카테고리에서 자세히 다루도록 하고, 이러한 지식을 갖고있다는 가정 하에 Deep Q Network의 개념부터 알아보자. 목차 1. Deep Q ..

2022. 5. 8. 22:05
Fundamentals/Reinforcement Learning

Ch10. Multi-Armed Bandit (MAB) Problem

앞서 Dynamic Programming, Monte Carlo, Temporal Difference 방법 등 Markov Decision Process (MDP) 모델을 기반으로 하는 강화 학습 알고리즘들을 살펴보았다. 이번에는 MDP와는 다른 방법으로 문제를 모델링하고 해결하는 'MAB' 문제를 살펴볼 것이다. 목차 1. Multi-Armed Bandit Problem MAB Problem이란, 여러 슬롯 머신을 모델링한 문제로 볼 수 있다. 구체적인 모델링은 다음과 같다. action : arm(lever) 당기는 것 reward : payout (랜덤으로 발생하는 확률 분포를 기반으로 함) one-armed bandit : 슬롯 머신 하나로 게임 진행하는 경우 multi-armed bandit (..

2022. 5. 8. 20:43
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Ch09. Temporal Difference Learning

Monte Carlo Method에 이어, Temporal Difference Learning이라는 강화 학습 방법을 살펴보자. https://jjuke-brain.tistory.com/79?category=957313 Ch08. Monte Carlo Methods (2) 'Ch07. Monte Carlo Methods (1)'에 이어 내용을 정리해보자. https://jjuke-brain.tistory.com/78?category=957313 Ch07. Monte Carlo Methods (1) 이전까지 살펴본 Markov Decision Process와 Dynamic Programmi.. jjuke-brain.tistory.com 목차 1. Temporal Difference Learning 이전 포..

2022. 5. 8. 19:06
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Ch08. Monte Carlo Methods (2)

'Ch07. Monte Carlo Methods (1)'에 이어 내용을 정리해보자. https://jjuke-brain.tistory.com/78?category=957313 Ch07. Monte Carlo Methods (1) 이전까지 살펴본 Markov Decision Process와 Dynamic Programming에 이어, Monte Carlo Method를 살펴보자. 앞의 내용이 궁금하다면, 다음 링크를 참조하자. https://jjuke-brain.tistory.com/68?category=957313.. jjuke-brain.tistory.com 목차 3. Monte Carlo Control 이전에 Monte Carlo Method가 어떤 건지, 강화 학습에서 Monte Carlo를 이용하..

2022. 4. 4. 19:26