강화학습 예제2 [Reinforcement Learning-6] Deep Q-Network Cartpole 구현 Cartpole(역진자운동) Deep Q Network의 원논문 "Playing Atari with Reinforcement Learning" 중 Atari는 이것입니다. 어렸을적 TV에 연결해서 하던 게임셋을 Atari라고 하는데요, 여기에 존재하던 많은 게임들을 Reinforcement Learning을 적용하여 해결해보자라는 것입니다! (게임이 보상이 확실하기에 강화학습을 적용하기에 아주좋죠!) 이중, Cartpole이란 게임은 좌/우 방향키만 움직여서 얼마나 오랫동안 버틸수있을까?를 경쟁하는 게임입니다 :) 이 게임에 DQN을 적용하여 확인해보고자합니다. Cartpole의 현재 state는 4개요소로 정의합니다. DQN 하이퍼파라미터 세팅 DQN의 하이퍼파라미터로 EPISODE는 한게임을 처음부터.. 2021. 9. 5. [Reinforcement Learning-5] Deep Q-Network으로 최적경로 찾기 [이전글] https://limitsinx.tistory.com/154 [강화학습-4] Deep Q-Network(DQN)에 대한 간단한 이해 Deep Q Learning(DQN)? 강화학습(Reinforcement Learning)과 심층학습(Deep Learning)을 섞으려는 시도는 예전부터 있었습니다. 하지만, 비교적 최근에 들어서야 DeepMind사가 발표한 "DQN"논문에 의해 현실에 적.. limitsinx.tistory.com 이전글에서 정리했던 Deep-Q Network를 간단한 예제로 확인해보겠습니다! DQN으로 미로찾기 출처 : Deep Reinforcement Learning in Action, Jpub DQN을 미로찾기에 접목하기위해 필요한 기본파일은 상기와 같습니다. (DQN을 .. 2021. 9. 5. 이전 1 다음
