자신에 대한 고찰

(논문의 의도를 가져오되, 개인적인 의견이 담길 수도 있습니다.) Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration - Fujimoto et al, ICML 2019 (논문, 코드) 요약 이 논문에서는 이미 모아져있는 고정된 dataset 상에서 강화학습 에이전트를 학습할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 보통 강화학습은 exploration을 통해서 insight를 얻어내고, 이에 대한 경험으로 성능을 추출하는 형태로 되어 있지만, 고정된 dataset으로부터 학습하게 되면 exploration을 할 수 없기 때문에 성능을 얻어낼 요소가 부족하다. 이런 종류의 알고리즘을 Offline RL 혹은 Batch RL이라고 표현하고, 사실 이 알고리즘은 be..

(해당 글은 U.C. Berkeley 박사과정에 재학중인 Daniel Seita가 작성한 포스트 내용을 원저자 동의하에 번역한 내용입니다) Offline (Batch) Reinforcement Learning: A Review of Literature and Applications Reinforcement learning is a promising technique for learning how to perform tasks through trial and error, with an appropriate balance of exploration and exploitation. Offline Reinforcement Learning, also known as Batch Reinforcement Learni..