RL (3) 썸네일형 리스트형 [RL] Temporal Difference - 시간적 차이 What is temporal difference learning in Q-learning? Temporal difference learning is a method used in reinforcement learning that combines the Bellman equation with stochastic exploration to update the value function. In temporal difference learning, the value function is updated iteratively as the agent interacts with the environment. At each time step, the agent observes the current state, take.. [RL] Deterministic and stochastic exploration - 결정론적 탐색과 비결정론적 탐색 강화학습에서는 탐험과 이용 사이의 균형을 맞추는 것이 중요. 그래서 결정론적 탐색과 비결정론적 탐색을 적절히 조합하는 것이 좋다. 결정론적 탐색은 일정한 규칙에 따라 탐색을 진행하는데 이 방법은 매우 예측 가능하고 안정적이지만, 새로운 상황에 대처할 수 없음. 그래서 다양한 상황에서 최적 솔루션을 찾는 데 제한이 있다. 반면에, 비결정론적 탐색은 무작위성을 이용해 탐색을 진행하는 것. 이 방법은 새로운 상황에 대처하는 데 유용하며, 최적 솔루션을 찾는 데 있어서도 더 넓은 탐색 공간을 탐험할 수 있음. 하지만 불안정성과 무작위성으로 인한 부정확성이 있어, 최적 솔루션에 다다르는 데 시간이 오래 걸릴 수 있음. 그러니까, 강화학습에서는 결정론적 탐색과 비결정론적 탐색을 적절히 조합하여 탐색을 수행하는 게 .. [RL] MDP Markov Decision Process action -> action -> action -> ... $S_{0}$ $\rightarrow$ $S_{1}$ $\rightarrow$ $S_{2}$ $\downarrow$ $ \downarrow$ $ \downarrow$ $a_{0}$ $a_{1}$ $a_{2}$ MDP란 무엇인가요? MDP는 강화학습의 기본적인 프레임워크입니다. 강화학습은 특정 환경에서 에이전트가 최대의 보상을 얻기 위해 행동을 취하는 것을 학습하는 것입니다. MDP는 이러한 강화학습의 프레임워크 중 하나로, 강화학습에서 에이전트가 어떤 환경에서 행동을 취해야 할지 결정하는 데 사용됩니다. MDP가 어떻게 작동하나요? MDP는 상태(state), 행동(action), 보상(reward),.. 이전 1 다음