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강화학습 스터디 5주차

(파이썬과 케라스로 배우는 강화학습을 읽고 요약정리 한 것입니다.) 1. 근사함수 Function Approximation앞에서 봤던 문제들은 간단한 문제였지만 대부분은 상태가 다양하고 환경이 변한다.그럼 이런 경우엔 에이전트는 강화학습을 통해 어떻게 학습할까? 이전에 봤던 다이내믹 프로그래밍은계산 복잡도: 상태 공간의 크기가 커지는 경우차원의 저주: 상태의 차원이 늘어나는 경우환경에 대한 완벽한 정보 필요: 보상, 상태변환확률(모델)을 정확히 알아야 함이런 한계가 존재했었고, 몬테카를로, 살사, 큐러닝으로 3번의 문제를 해결할 수 있었다.(몬테카를로, 살사, 큐러닝은 model-free로, 샘플링을 통해 학습)그렇다면 1과 2는 어떻게 해결해야 할까? 기존의 강화학습 알고리즘에서는 각 상태에 대한 정보..
Study/ML 이론 2017. 10. 19. 01:41
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