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컴공돌이의 스터디 블로그

[시즌RL].Lecture 6 - Q-Network

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Q-Network Q-Table을 사용한 학습은 굉장히 쉽게 사용할 수 있습니다. 하지만 카메라를 통해 입력받은 화면에 대한 Q-Table은 엄청난 크기를 가지게 됩니다. Reinforcement Learning(강화 학습)을 사용할 수 있는 대부분이 이런 카메라를 통해 입력받는 화면을 사용해야 하기 때문에 Q-Table를 대신할 새로운 방법을 생각해야 했습니다. 이런 Q-Table을 대신하여 문제를 해결하기 위해서 선택된 방법이 바로 Neural Network(신경망)입니다. 이 Neural network를 사용한 Reinforcement Learning을 다른 말로 Q-N..
강의 Study/모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의 2018. 3. 13. 17:00
[시즌RL].Lecture 5 - Q-Learning in non-deterministic world

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Q-Learning in non-deterministic world Environment(환경)는 Stochastic(확률론적인)한 성질을 가지고 있다고 할 수 있습니다. 따라서 Deterministic한 모델에서처럼 모델의 출력이 매개변수 값과 초기 조건에 의해 완전히 결정되는 것이 아니라 특유의 무작위성이 있기 때문에, 동일한 설정의 매개변수 값과 초기 조건이어도 다른 출력이 발생될 수 있습니다. 따라서 을 그대로 사용하게 되면 실제로는 학습이 잘 되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 목표에 도달한 학습 단계에서 A1라는 Action을 선택하였지만 환경의 무작위성 때문에 ..
강의 Study/모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의 2018. 3. 12. 12:00
[시즌RL].Lecture 4 - Q-Learning exploit&exploration and discounted reward

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Q-Learning Algorithm Reinforcement Learning(강화 학습)에서 Agent가 Action을 결정하는 것을 도와주는 함수를 Q-Function이라고 하고 Q-Function의 출력값을 사용해서 Action을 결정하는 것을 Q-Learning이라고 합니다. Q-Learning의 알고리즘을 수식으로 표현하면 아래와 같습니다. 하지만 위의 수식을 그대로 사용해서 학습을 하게될 경우, 한번 목표에 도달하게된 경로로만 움직이고 새로운 길을 학습하지 않는다는 문제점이 발생하게 됩니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 몇 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 그..
강의 Study/모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의 2018. 3. 9. 13:34
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