[오승상 강화학습] 04. Reward and Policy
1. Reward Reward $R_t$ 는 $t$ 단계(present time step)에서 agent의 수행 정도를 평가하는 scalar feedback이다. Agent의 임무는 total reward를 maximize 하는 방향으로 학습하는 것이다. 또한, RL은 Reward Hypothesis에 기반을 두고 있다. 1-1. ...
1. Reward Reward $R_t$ 는 $t$ 단계(present time step)에서 agent의 수행 정도를 평가하는 scalar feedback이다. Agent의 임무는 total reward를 maximize 하는 방향으로 학습하는 것이다. 또한, RL은 Reward Hypothesis에 기반을 두고 있다. 1-1. ...
1. Markov Decision Process (MDP) 1-1. Markov process $\lbrace S_t \rbrace$ : Markov property를 만족하는 Stochastic process (collection of random variables, $S_0, \ S_1, \ \dots \ , \ S_{t-1}, \ S_...
1. Grid world example Grid world example start 지점에서 출발해서 action을 취하며 한 칸씩 이동 (2,2) 지점에는 벽이 존재하여 이동할 수 없음 (4,3) 또는 (4,2) 위치에 도달하게 되면 게임 종료 robot이 최대한 많은 reward를 획득한 채로 게임을 종료하는 것이 목표 1-...
1. 목차 2. Machine Learning algorithm categories 2-1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력 등을 컴퓨터나 기계가 인공적으로 구현하는 기술 2-2. 기계학습(ML, Machine Learning) 컴퓨터가 사람이 직접 만든 명시적...

1. 배경지식 1-1. Ruby 란? 1995년 일본의 마츠모토 유키히로(Yukihiro Mastumoto)가 만든 객체지향 프로그래밍 언어이다. 간결함과 생산성을 강조한 만큼 사람에게 매우 친숙한 언어를 지향하기 때문에 원하는 부분을 자유롭게 바꿀 수 있는 유연성과 함께 Block이나 Mixin과 같이 다른 언어가 가지고 있지 않은 다양한 매...