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인공지능의 기초- 강화 학습

강화 학습

Agent가 수행한 Action에 따라 Reward를 주어서 더 큰 Reward을 얻기위해 점점 더 나은 Action을 선택할수 있도록 Agent가 스스로 학습하는 알고리즘.

용어 정의

  • Policy : 어떤 State에서 어떤 Action을 취할지를 정의.
  • Value Function : 어떤 State에서 미래에 얻을 수 있는 Reward 기대값을 정의.
  • Model : Agent가 Environment를 Representation하는 방식.

Policy

- Deterministic Policy : 결정론적 정책. 어떤 상태에 어떤 행동을 할지 정의.


- Stochastic Policy : 확률적 정책. 어떤 상태에서 어떤 행동을 할 확률을 정의.

s상태에서 a행동을 할 확률.

Value Function

어떤 상태에서 미래에 기대할 수 있는 Reward값.


s상태의 agent가 목표 도달까지 π정책을 통해 각 step을 진행하면서 얻게될 보상의 기대값의 총합 = 보상의 총합의 기대값. γ를 discount factor로 두어 빠른 보상에 대한 선호와 많은 step을 거칠수록 늘어나는 불확실성(stochastic의 경우)을 반영했다.

Model

Environment의 Representation, 크게 2가지를 정의.

- P : Transition Model, State의 Transition을 정의.
s에서 a를 했을때, s'가 될 확률(stochastic의 경우).

- R : Reward,  Transition으로 얻어질 Reward를 정의.
s에서 a를 했을때, 얻게될 보상의 확룰분포(stochastic의 경우).

Exploration & Exploitation

-Exploration : Environment의 새로운 정보를 더욱 탐색해나가는 과정.
ex) Random action을 통해 Reward에 대한 정보를 얻음.

-Exploitation : Environment의 알려진 정보를 활용해 Reward를 Maximize하는 과정.

Prediction : 미래를 평가.

어떤 Policy가 주어졌을때, State의 Value Function값을 구하는것.

Control : 미래를 최적화.

최적의 Policy를 찾는것.

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