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강화학습(model free방법)

"강화학습(model free방법)"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2022.07.30 최종젿작일 2022.07
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강화학습(model free방법)
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    소개

    "강화학습(model free방법)"에 대한 내용입니다.

    목차

    I. 서론

    II. 본론
    1. 강화학습 개요
    2. Model Free 강화학습
    3. Policy Gradient Algorithm
    4. Value-base Algorithm
    5. Actor Critic Algorithm
    6. TRPO(Trust Region Policy Optimization, 2015)
    7. PPO(Proximal Policy Optimization, 2017)
    8. DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient, 2016)
    9. Deep RL(Rainbow, 2017)
    10. TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient, 2018)
    11. SAC(Soft Actor Critic, 2018)

    III. 결론

    본내용

    I. 서론
    강화학습은 순차적인 의사결정 문제를 다루는 방법이다. 강화학습 방법은 신경망에 의한 방법과 다른 차원의 학습 방법이라고 할 수 있다. 강화학습 방법에는 Model Free방법과 Model 기반 방법이 있는데 본 보고서에서는 Model Free방법에 대해서 다루어보도록 하겠다.

    II. 본론
    1. 강화학습 개요
    - 강화학습은 순차적인 의사결정 문제를 다루는 방법이다.
    - 에이전트가 환경 안에서 최적의 행동을 취하는 것을 목표로 한다.
    - 강화학습에서 핵심요소는 에이전트왿 환경이라고 할 수 있다.

    2. Model Free 강화학습
    - Actor에 대한 정책을 직접 생성한다.

    참고자료

    · https://brunch.co.kr/@chris-song/102
  • Easy Ai 요약

    이 문서는 강화학습의 기본 개념과 모델 프리 강화학습 알고리즘에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 강화학습은 순차적인 의사결정 문제를 다루는 방법으로, 에이전트가 환경 내에서 최적의 행동을 취하는 것을 목표로 합니다. 본 보고서에서는 모델 프리 강화학습 방법인 Policy Gradient, Value-based Algorithm, Actor Critic Algorithm, TRPO, PPO, DDPG, Deep RL, TD3, SAC 등을 자세히 다루고 있습니다. Policy Gradient 알고리즘은 에이전트의 정책을 직접 수정하여 보상을 높이는 방식이며, Value-based Algorithm은 상태의 가치 함수를 기반으로 정책을 수정합니다. Actor Critic Algorithm은 가치왿 행동에 대해 별도의 네트워크를 사용하여 정책 기반 및 가치 기반 방법을 결합합니다. TRPO는 KL divergence에 대한 제한을 도입하여 정책 변경을 정규화하고, PPO는 클리핑을 사용하여 대리 손실 함수를 만들어 TRPO의 구현 어려움을 해결합니다. DDPG는 Q-learning과 정책 그레디언트를 결합하여 연속적인 제어 환경에 적용할 수 있도록 하였으며, Deep RL은 DQN의 개선 사항을 결합하고 비교하였습니다. TD3는 DDPG를 기반으로 하여 두 개의 Q 함수를 동시에 학습하고 정책 업데이트를 지연시켜 성능을 향상시켰습니다. SAC는 엔트로피 기반 RL을 사용하여 샘플 효율성, 데이터 수집, 탐사 안전성을 개선하였습니다. 이처럼 다양한 모델 프리 강화학습 알고리즘이 개발되어 왔으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이 문서는 강화학습에 대한 이해를 높이고 실제 응용 분야에서 활용할 수 있는 유용한 정보를 제공합니다.
  • 자료후기

    Ai 리뷰
    이 문서는 강화학습의 기본 개념과 다양한 모델 프리 강화학습 알고리즘을 체계적으로 설명하고 있습니다. 각 알고리즘의 특징과 장단점을 잘 정리하여 강화학습에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
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