
(해당 포스트는 Coursera의 Prediction and Control with Function Approximation의 강의 요약본입니다) 이전 포스트를 통해서 기존의 tabular method가 아닌 Function Approximation으로 value function을 정의하는 방법을 대략적으로 설명했다. 일단 뭐가 되던 간에 우리가 만들 value function은 각 state에 대한 value function이 차별성을 잘 띄고 있어야 하고(high discrimination), 전체 state에 대한 일반화도 잘되어야 한다.(high generalization) 그렇게 해서 어떤 linear value function \( \hat{v}(s, \mathbf{w})\) 을 만들었다고 가..
Study/AI
2019. 11. 11. 11:51
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
TAG
- Gan
- 파이썬
- Off-policy
- DepthStream
- dynamic programming
- 강화학습
- Distribution
- arduino
- Kinect
- End-To-End
- RL
- Pipeline
- 딥러닝
- bias
- Expression Blend 4
- processing
- Variance
- Kinect for windows
- ColorStream
- ai
- 한빛미디어
- Kinect SDK
- Offline RL
- windows 8
- Windows Phone 7
- TensorFlow Lite
- PowerPoint
- reward
- Policy Gradient
- SketchFlow
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
글 보관함