qcoding

* 이번에 진행할 학습은 Policy Gradient 방법의 기본적인 Reinforce 알고리즘을 통해 Cartpole 문제를 해결하는 것이다. 이번글에서 정리할 주된 내용은 Policy Gradient를 구현하고, Catpole 문제를 해결하는 코드와 Mountain Car 문제에 적용하였을 때, 문제가 해결되지 않았는 데 그 이유를 한번 고민해보는 과정이다. 카트폴에 대한 문제 이해는 이전에 썻던 글을 참고 하면 도움이 될 것 같다. 2023.01.14 - [머신러닝 딥러닝] - [강화학습]Cartpole(카트폴) Deep Q-learning (Dqn) 실습 [강화학습]Cartpole(카트폴) Deep Q-learning (Dqn) 실습 [Deep Q-learning] * 이번실습은 강화학습 실습으로..

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 - [..

[Deep Q-learning] * 이번실습은 강화학습 실습으로 유명한 Carpole 을 deep q-learning으로 구현해보는 실습을 진행하였다. DQN은 미래에 받을 가치와 현재 가치의 차이를 줄이면 현재의 가치를 최적의 상태로 만들 수 있다는 것을 목표로 기존 강화학습 알고리즘에서 사용하는 q-table을 인공신경망으로 대체 한 것이다. 위와 같이 q-network가 신경망으로 되어있는 데, state를 입력으로 받아 행동가치함수 (q_value)를 출력으로 생성한다. 여기서 state_t 와 state_t+1을 각 입력으로 넣은 Q-network 와 target Q-netwrok의 output인 q_value의 차이를 줄이게 parameter를 학습하여 해당 state에서 행동가치가 가장 높은..