이번 포스팅에서는 DQN으로 알려진 논문 Human-level control through deep reinforcement learning 논문에 대해서 리뷰하는 시간을 가져보겠습니다. 이번 포스팅에서 나오는 모든 이미지의 저작권은 위 논문의 저자에게 있습니다. Nature에 2015년에 발표된 논문이고 저자는 DeepMind의 Volodymyr Minih입니다. 제목을 보면 "Deep Reinforcement Learning을 통해 Human Level의 Control이 가능하다"라고 볼 수 있습니다. 그러면 어떤 일에서 어떤 강화학습을 통해 얼만큼 가능한지 살펴보도록 하겠습니다. 1. Introduction 강화학습은 Agent가 환경에서 어떤 행동을 해야하는지에 대해 최적화 하는 방법을 제공합니다..
강화학습
2020. 9. 18. 14:43
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- C#
- DirectX12
- 순열
- RubiksCube
- Scriptable Render Pipeline
- value type
- perspective projection
- collision detection
- 중복 순열
- AABB
- 경우의 수
- 중복 조합
- 최적화
- 참조 형식
- 유니티
- CollisionDetection
- opengl
- 수학
- 값 형식
- MeshProcessing
- RL
- Mesh Processing
- VTK
- 조합
- Unreal
- 통계학
- 루빅스큐브
- normalized device coordinate
- Unity
- Mesh
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함