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[강화학습-1] 강화학습이란?

1. 강화학습 개요“강화(Reinforcement)”라는 단어처럼, 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 은 행동(액션) 을 취한 뒤 보상(Reward) 을 받고, 그 보상 신호를 토대로 다음 행동 전략(정책, Policy) 을 조금씩 개선해 가는 학습 패러다임입니다. 인간·동물이 시행착오를 통해 배우는 과정을 수학적으로 모델링한 것이 특징이죠.핵심 질문“어떤 행동을 하면 장기적으로 가장 큰 보상을 얻을까?”1-1. 기본 구성 요소구성 요소설명예시환경 Environment에이전트가 상호작용하는 세계체스판, 자율주행 시뮬레이터, 전력망 시뮬레이터상태 State s환경의 현재 정보말의 위치, 자동차의 속도·좌표행동 Action a에이전트가 선택 가능한 움직임말을 한 칸 이동, 가속 페달..
머신러닝 딥러닝 2025. 5. 28. 16:57
[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
[강화학습]정책기반 강화학습_Policy Gradient_Reinforce_Cartpole

* 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..
머신러닝 딥러닝 2023. 2. 5. 10:41
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