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[카테고리:] Reinforcement Learning

  • Reinforcement Learning 개념 정리 (23.5 – Policy Search, 23.7 – Applications (DQN) )

    이전 포스팅에서는 가치 함수(Utility function or Value function) 이나 Q-fucntion을 이용하여 학습하는 방법에 대해 설명했고 이번 포스팅은 Policy를 이용하여 학습하는 방법을 설명한다. Policy Search Policy(\(\pi\))란 주어진 state에서 action을 매핑해주는 함수라고 했고 이러한 Policy를 파라미터화(\(\pi_\theta\)) 하여 최적의 Policy를 찾아내는 것이 Policy search의 목표가 된다. 이를 위한 간단한 예시로 policy를 아래와 같이 represent할 수도 있다. \( \pi(s)…

  • Reinforcement Learning 개념 정리 (23.2, 23.3 – Passive / Active Reinforcement Learning)

    (생각보다 artificial intelligence: modern approach 책에서 쓰는 용어와 설명하는 순서들이 시중의 다른 강화학습 교육 자료들과 차이가 꽤 큰 것 같다. 최대한 책에 맞추지만 애매한 내용들은 다른 강화학습 자료도 참고해 정리할 예정이다.) Passive Reinforcement Learning 기본적으로 Passive 와 Active Reinforcement Learning 모두 model-free reinforcement learning 방식이다. 즉, 이전 posting에서 설명한 MDP에서 P(transition model)을 모르는 상태로 학습을…

  • Reinforcement Learning 개념 정리 (23.1 – Learning from Rewards)

    Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th edition) 기준으로 정리할 예정이다. Background MDP (Markov decision processes) MDP란 순차적으로 행동을 결정해야 하는 문제를 풀기 위해 수학적으로 표현한 것으로 아래와 같이 5가지 tuple로 구성되어 있다. S : set of states A : set of actions P : state transition probability matrix, 특정 시간의 상태(\( S = s_t \))에서…