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목록mountain_car (2)
qcoding
** 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/..
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 - [..