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[강화학습]A3C_Continuos Actor_Critic_MountainCar

** 이번 실습은 이전 A2C 실습 중 Continuos A2C를 사용했던 것을 A3C로 변경한 것이다. 기본적인 내용은 Continuos A2C 과 동일하며, A3C로 확장할 수 있게 Global Network와 Local Network 구조를 활용하였다. 2023.02.15 - [머신러닝 딥러닝] - [강화학습]Continuos A2C(연속적 A2C)_mountain Car [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/..
머신러닝 딥러닝 2023. 2. 28. 13:55
[강화학습]A2C (Actor-Critic)CartPole_Mountain Car 문제

* 이번 실습에서는 Actor-Critic 알고리즘을 통해 Mountain Car 문제를 해결해 보는 시간으로 Reinforce 알고리즘을 통해 Mountain Car 문제가 해결되지 않았으므로 이방법을 통해서 해결이 가능한 지 확인해 보는 Policy Based의 연장선이다. Actor-critc은 value / policy 학습을 둘 다 진행하는 것으로 인공신경망을 통해 가치함수와 정책함수를 둘다 근사하는 것이 특징이다. * 결론부터 말하면 Cartpole은 잘되지만, 역시나 Mountain Car은 잘되지 않았다. 이번실습은 아래와 같은 순서로 진행된다. 1. A2C 에 대한 간략한 이론 2. A2C의 알고리즘 구조 3. A2C CartPole / Mountain car 코드 및 리뷰 4. 평가결과..
머신러닝 딥러닝 2023. 2. 11. 16:49
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