자신에 대한 고찰

(해당 포스트는 Coursera의 Prediction and Control with Function Approximation의 강의 요약본입니다) 역시 Function Approximation 기법을 Monte Carlo Method처럼 TD Learning에다가도 접목시킬 수 있다. 우선 Monte Carlo method에 Function Approximation을 접목한 Gradient Monte Carlo에서 weight이 update되는 과정을 다시 돌아보면 다음과 같다. $$ \mathbf{w} \leftarrow \mathbf{w} + \alpha[ G_t - \hat{v}(S_t, \mathbf{w})] \nabla \hat{v}(S_t, \mathbf{w}) $$ 이를 사용하면 estima..