728x90 반응형 SMALL 머신러닝15 Lab 6-1: Q-Network를 활용한 프로즌 레이크 강화 학습 Lab 6-1: Q-Network를 활용한 프로즌 레이크 강화 학습지난 강의에서 우리는 Q-테이블을 사용하여 Q-learning을 학습하는 방법을 배웠습니다. 그러나 Q-테이블은 큰 상태 공간을 다룰 때 비효율적이므로, 이번에는 Q-Network를 사용하여 강화 학습을 수행해 보겠습니다. 이를 위해 TensorFlow를 이용하여 Q-Network를 구현하고, 이를 프로즌 레이크 환경에 적용해 보겠습니다.Q-Network 개요Q-Network는 신경망을 사용하여 주어진 상태에서 가능한 모든 행동에 대한 Q값을 출력합니다. 이는 Q-테이블보다 훨씬 더 큰 상태 공간을 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.Q-Network의 기본 구조Q-Network의 입력은 현재 상태이며, 출력은 가능한 모든 행동에 대한 Q.. 2024. 7. 18. Lecture 6: Q-Network를 활용한 강화 학습 Lecture 6: Q-Network를 활용한 강화 학습지난 강의에서 우리는 Q-테이블을 사용하여 Q-learning을 학습하는 방법을 배웠습니다. Q-테이블을 활용하면 간단한 환경에서 최적의 정책을 쉽게 학습할 수 있습니다. 그러나 현실 세계의 복잡한 문제를 해결하려면 더 큰 상태 공간이 필요합니다. 이번 강의에서는 Q-Network를 사용하여 이러한 문제를 해결하는 방법을 학습하고, 실제로 구현해 보겠습니다.https://www.youtube.com/watch?v=w9GwqPx7LW8 Q-테이블의 한계와 Q-Network의 필요성Q-테이블은 간단한 문제를 해결하는 데는 효과적이지만, 상태 공간이 커지면 실용적이지 않습니다. 예를 들어, 100x100 크기의 격자 환경을 생각해 봅시다. 이 경우 상태 .. 2024. 7. 18. Lab 4: Q-learning을 활용한 Exploration and Exploitation와 할인된 보상 discounted reward 최적화 Lab 4: Q-learning을 활용한 탐험 및 착취와 할인된 보상 최적화Q-learning은 강화 학습의 중요한 기법 중 하나로, 주어진 환경에서 최적의 정책을 학습하는 데 사용됩니다. 이번 글에서는 Q-learning의 탐험(Exploration)과 착취(Exploitation) 전략 및 할인된 보상(Discounted Reward)에 대해 알아보고, 이를 구현하는 방법을 상세히 설명하겠습니다.Q-learning 개요Q-learning은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 얻는 보상(reward)을 바탕으로 최적의 행동(action)을 학습하는 알고리즘입니다. 이 과정에서 중요한 두 가지 개념이 바로 탐험과 착취입니다.탐험(Exploration): 에이전트가 아직 경험하지 못한 상태(state)와 행동.. 2024. 7. 17. OpenAI GYM 환경을 이용한 강화 학습 실습 이번 글에서는 OpenAI GYM 환경을 활용하여 강화 학습을 실습하는 방법을 소개합니다. 특히, Frozen Lake 게임을 통해 에이전트가 최적의 경로를 찾아가는 과정을 살펴보겠습니다. 먼저, OpenAI GYM과 TensorFlow를 설치하고, 환경을 초기화한 후, 에이전트가 직접 키보드 입력을 통해 환경을 탐험하는 예제를 통해 강화 학습의 기본 개념을 이해해보겠습니다.https://www.youtube.com/watch?v=xvDAURQVDhk OpenAI GYM과 TensorFlow 설치먼저, OpenAI GYM과 TensorFlow를 설치해야 합니다. 이를 위해 다음 명령어를 사용합니다:pip install gym tensorflow 설치가 완료되면, Python 인터프리터에서 제대로 설치되.. 2024. 7. 17. 이전 1 2 3 4 다음 728x90 반응형 LIST