Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
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 |
Tags
- Database
- 인프라
- 파이썬
- GIT
- 자바네트워크
- kotlin
- 유닉스
- chatGPT's answer
- Spring boot
- 자바암호
- android
- GPT-4's answer
- write by GPT-4
- 자바
- 뉴턴역학
- flet
- 소프트웨어공학
- 시스템
- write by chatGPT
- 고전역학
- JVM
- lombok
- 역학
- 웹 크롤링
- oracle
- 리눅스
- python
- NIO
- 코틀린
- Java
Archives
- Today
- Total
목록A3C (1)
728x90
Akashic Records
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..
Python for Beginners
2023. 5. 2. 13:13