쑥밭

혁펜하임님의 트이는 강화학습을 보고 학습 중 입니다. Optimal Policy State Value function을 Maximize하는 policy $ V(s_t) \triangleq \int G_t P(a_t...a_{\infty})da_t:a_{\infty}$을 최대화하는 $P(a_t,s_t)$. $= \int Q(s_t,a_t)p(a_t|s_t)da_t$ 현재의 optimal policy를 구하는 게 목적, 미래의 optimal policy가 주어져 있다고 가정. $ P^*(a_t|s_t) = \underset{p(a_{t+1}|s_{t+1})}{argmax} \int Q^*(s_t,a_t)da_t $ $ P^* $ : 현재 상태에서의 optimal policy 즉, 미래의 Q를 최대화하는 ac..

혁펜하임님의 트이는 강화학습을 보고 학습 중입니다. 강화학습이란? Machine Learning의 일종. Deep Learning과는 달리 연속된 액션을 구해야할 때 사용 Deep Learning은 한가지의 의사결정을 함 Action, Reward State로 구성되어 있음. Q-Learning이란? Greedy Action을 하며 Reward가 가장 큰 경로를 찾는 과정 Greedy Action : Reward가 큰 쪽으로 Action을 하는 것 problem : 한번 경로를 찾고나면 그 경로가 최적이 아니더라도 그 경로로만 이동함 Explation과 Expolitation의 비율을 조정해 최적의 경로를 찾도록 함 Explation(탐험) : Q값에 상관없이 랜덤으로 이동하여 새로운 경로를 찾아 나서도..