목록강화학습 예제 (3)

qcoding

[강화학습]A3C_Discrete환경_Cartpole_Mountain_car

* 이번 실습은 A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)에 대한 실습내용이다. 실습의 적용은 Cartpole과 Mountain Car에 적용하였으며, 결론적으로 Cartpole의 환경에서만 문제를 해결하였다. 현재까지 실습을 진행한 알고리즘을 정리하면 - > value_based (dqn) -> Policy_based (Reinforce / TD1step - A2C / TD1step - Continuos A2C ) 이며, Mountain Car 환경이 성공한 것은 off-policy value_based인 dqn 알고리즘이다. Mountain car와 같이 즉각적인 보상이 아닌 goal에 도착했을 때 큰 보상을 얻는 환경의 경우 on-policy알고리즘으로 action을..
머신러닝 딥러닝 2023. 2. 24. 11:32
[강화학습]Continuos A2C(연속적 A2C)_mountain Car

* 이번 실습은 Continuos A2C 실습으로 아래의 Mountain Car Continuos 환경에 연속적 A2C알고리즘을 적용해보는 실습을 하였다. https://www.gymlibrary.dev/environments/classic_control/mountain_car_continuous/ Mountain Car Continuous - Gym Documentation Previous Cart Pole www.gymlibrary.dev 해당 실습의 코드는 아래의 책을 구매한 후 공부를 하며 진행하였으며, 편의를 위해 몇가지 부분을 추가하거나 수정하였다. https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 ..
머신러닝 딥러닝 2023. 2. 15. 22:08
[강화학습]Dqn_Mountain car_강화학습 예제

https://gymnasium.farama.org/environments/classic_control/mountain_car/ Gymnasium Documentation A standard API for reinforcement learning and a diverse set of reference environments (formerly Gym) gymnasium.farama.org * 이번 실습은 Mountain car로 openai_gym이 제공하는 환경 중 카트폴과 비슷하게 classic 문제로 대표적인 예라고 볼 수 있다. 대부분의 내용은 이전 글과 동일하므로 이전 내용을 참고하면 되며, 여기서는 보상을 어떤식으로 설계를 하였는 지에 대해서 세세하게 살펴볼 예정이다. 2023.01.14 - [..
머신러닝 딥러닝 2023. 1. 29. 13:05
Prev 1 Next