Reinforcement Learning은 일반적인 supervised learning과는 조금 다르다. 어떤 동작이 옳았는지 여부의 판단을 모든 동작이 다 끝난 뒤에 하게 된다. 이러한 RL의 가장 간단한 버젼으로는 Policy Iteration이 있다.
이 Policy Iteration은 특정 state에 대한 reward가 다른 state에 비해서 상당히 높을 경우에 사용된다. 예를 들면 grid world에서 한 점에서 다른 점으로 로봇을 이동시키는 policy를 찾을 때 사용될 수 있다.
<관련 내용>
다음과 같은 문제가 주어졌을 때 이 문제를 Policy Iteration으로 풀 수 있다.
각 Iteration이 돌면서 바뀌는 policy와 return은 다음과 같다.
매트랩 소스 파일
HW2 Reinforcement Learning.zip
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안녕하세요~ 머신러닝 관련 학습을 하고 있는 학생입니다.
죄송하지만 Reinforcement Learning 매트랩 소스파일 비밀번호좀 알려주실 수 있으신가요?? 압축을 풀으려 하니 암호가 걸려있어서요...adr0018@naver.com 으로 비번 보내주시면 정말 정말 감사하겠습니다.
비밀댓글입니다
안녕하세요 Reinforcement Learning에 관심있는 대학생입니다.
코드를 한번 보고싶어서.. 암호를 혹시 알수 있을까해서 글 남김니다.
제가 제대로 이해하고 코드를 구현한건지 비교해보고 싶어서요..
HW2 Reinforcement Learning.zip 소스파일 비밀번호를 알수 있을까요?
비밀번호는 'chltjdwns' 을 치시면 됩니다!
코드 감사합니다.
이런 범주에 있는 것들에 대해 공부해보고 싶습니다.
1. Keyword랄까?
2."이런걸 읽어 봤으면 한다."
추천해주시면 감사합니다.
혹시 어느 대학원에서 공부하시는지 여쭤봐도 될까요?
키워드라함은 Reinforcement Learning이죠 ㅎㅎ 아니면 Markov Decision Process (MDP) 로 검색하셔도 됩니다.
전 서울대학교 대학원에 있습니다.
포스팅하신거 열심히 보고 있습니다. 주제들이 재미있고 흥미있어서,
어느랩에서 공부하면, 이런 것들에 대해 공부하는지 궁금해서 글 남겨봤습니다.
아직 아는 것 없는 컴공과 학생이기도하고.
어느것을 공부해야하고, 어떤 것이 도움이 되는지... 잘 모르겠습니다.
advice 한마디 부탁드려도 될까요?
혹시 지금 대학원생이신가요? ㅎㅎ 전 오성회 교수님 연구실에 있습니다. 혹시 로보틱스에 관심있으신가요?
그냥 대학생입니다. 웹 검색 중에 테트리스 Genetic Algorithm으로 최적화 하는 문서가 있어서 관심있게 보고 있었는데요. 다른 방법으로 최적화하는 법은 뭐가 있나 찾아보게되던중 강화학습을 찾게되었고, 이 블로그까지 오게되었습니다. 이런 것들을 보다보니 이론적 측면에 들어가있는 마르코프 프로세스 말고도 가우시안 프로세스, 아직 보지는 않았지만 디리클레 프로세스들이 있다는 것을 알게 되었습니다. 그런데 공부하면서 참 재미있더라고요. 마침 블로그 제목에 대학원생이라는게 보여서 막막한 차에 글을 남겨봤습니다
아 그렇군요. ㅎㅎ 대단하시네요. 저 학부 땐 놀기 바빴던 것 같은데요.. 공부는 하다보면 참 할게 많죠. ^^ 하다보면 분명 재밌는 것도 많구요. 특히 디리클레 프로세스를 위시한 nonparametric Bayesian은 앞으로 전망이 좋다고 봅니다. 혹시나 나중에 물어볼 것 있으시면 sungjoon.choi@cpslab.snu.ac.kr로 연락주세요 //