[RL] Model & Planning
(해당 포스트는 Coursera의 Sample-based Learning Methods의 강의 요약본입니다) 강화학습을 공부하다보면 state나 action같은 기본 notation만큼이나 자주 나오는 단어가 Model이 아닐까 생각된다. 이전 포스트에서 Monte Carlo method나 Temporal Difference Learning을 다뤘고, 이 둘의 차이가 여러가지가 있지만, 그래도 넓은 관점에서 보자면 두 알고리즘은 Model이 있냐(Model-based) 없냐(Model-free)로 나눠서 볼 수 있다. sutton 책에 있는 표현을 가져오자면 Model-based RL은 planning에 초점이 맞춰져 있고, Model-free RL은 learning에 중점을 두고 있다. 그럼 여기서 말..
Study/AI
2019. 9. 25. 09:44
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
TAG
- TensorFlow Lite
- Policy Gradient
- ColorStream
- windows 8
- Off-policy
- 강화학습
- ai
- Kinect SDK
- dynamic programming
- Gan
- Kinect
- Pipeline
- bias
- Variance
- Expression Blend 4
- Windows Phone 7
- End-To-End
- reward
- PowerPoint
- Distribution
- 한빛미디어
- RL
- arduino
- Offline RL
- 딥러닝
- processing
- Kinect for windows
- DepthStream
- SketchFlow
- 파이썬
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 |
글 보관함