[시즌RL].Lecture 7 - DQN

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. DQN대부분의 Reinforcement Learning을 적용시키는 부분은 카메라를 통해 입력받은 화면을 사용하기 때문에 Q-Table로는 표현하기가 매우 어렵습니다. 이러한 이유 때문에 Q-Table을 대체할 것을 선택하였고 대안인 Neural Network를 사용한 방법을 Q-Network라고 합니다. Q-Network의 알고리즘은 매우 훌륭하지만 실질적으로 실행시켜보면 잘 돌아가지 않습니다. 그 이유는 2가지 요인 때문인데 첫번째 요인은 Sample Data들 간의 연관성을 고려해야 한다는 점이고 두번째 요인은 예측한 값을 비교해야하는 값이 안정되어 있지 않다는 점 입니..

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• · 2024. 7. 15.
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[시즌RL].Lecture 3 - Dummy Q-Learning

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Q-LearningReinforcement Learning(강화 학습)에서 Agent는 현재 State에서 Action을 취하기 전까지 다른 State에 대한 정보를 알지 못합니다 또한 Goal에 도달하기 전까지는 Reward가 0이기 때문에 Action이 좋은지 나쁜지 알 수 없습니다. 따라서 어떠한 Action을 취할지 결정하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있습니다. 이러한 상황에서 Agent가 Action을 결정하는 것을 도와주는 함수를 Q-Function이라고 하고 다른말로는 State-Action Value Function이라고도 합니다. 이 함수는 현재의 State..

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• · 2024. 7. 11.
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[시즌RL].Lecture 1 - 수업의 개요

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Reinforcement Learning(RL, 강화 학습)Reinforcement Learning(강화 학습)은 Deep Learning(딥 러닝)과 함께 최근 많은 주목을 받는 분야입니다. 우리는 과거의 경험으로부터 학습을 할 수 있습니다. 자라왔던 수년동안 경험했었던 칭찬과 꾸중을 통해 지금의 우리가 형성되었다고 할 수 있을것입니다. 이런 인간이 학습하는 과정을 Machine Learning(기계 학습)에 적용해볼수 없을까 해서 만들어진것이 바로 이 Reinforcement Learning 입니다. Reinforcement Learning은 Agent와 Environme..

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• · 2024. 7. 9.
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