728x90 강화학습2 15.5 강화학습 기반 딥러닝(DQN, A3C 등) 강화학습(Reinforcement Learning)은 에이전트가 환경과 상호작용하며, 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 강화학습은 다양한 분야에서 사용되며, 최근에는 딥러닝과 결합하여 높은 성능을 보이고 있습니다. DQN(Deep Q-Network)과 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)는 딥러닝 기반 강화학습 알고리즘 중 가장 유명한 두 가지입니다. 1. DQN(Deep Q-Network): DQN은 Q-Learning 알고리즘과 딥러닝을 결합한 알고리즘입니다. Q-Learning은 상태-행동 쌍에 대한 가치를 추정하는 Q함수를 사용합니다. DQN은 Q함수를 근사하는 신경망을 사용하며, 경험 리플레이(Experience Replay)와 타겟 네트워크(Ta.. 2023. 5. 2. 14.5 강화학습 강화학습(Reinforcement Learning)은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하면서 보상(reward)을 최대화하는 방식으로 학습하는 기계학습의 한 분야입니다. 에이전트는 특정 상태(state)에서 행동(action)을 취하고, 환경은 에이전트에게 보상을 제공합니다. 에이전트의 목표는 시간에 따른 총 보상의 합을 최대화하는 최적의 정책(policy)를 학습하는 것입니다. 예제: OpenAI Gym을 사용한 Q-러닝(Q-Learning) 이 예제에서는 OpenAI Gym을 사용하여 간단한 강화학습 문제를 해결해보겠습니다. OpenAI Gym은 강화학습 연구를 위한 다양한 환경을 제공하는 라이브러리입니다. 여기서는 'FrozenLake-v0' 환경을 사용하여 Q-러닝 알.. 2023. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
