python 및 머신러닝/파이썬과 케라스로 배우는 강화학습2 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 3장 2-value-iteration gridworld2-value-iteration reward와 value만 가지고 진행하므로 계산이 훨씬간단해졌다. 전제 : [2, 2]중심의 value는 항상 0이다 calculate : new value_table = max (next reward + 0.9 * next value) print policy : value = next reward + 0.9 * next value max(value)action = value == max ? 1 : 0 move : action > 0 이라면 어디나... [2, 2] 중심에 도착할 때까지 무한루프 2017. 10. 5. 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 3장 1-policy-iteration [도서] 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능이웅원,양혁렬,김건우,이영무,이의령 공저 | 위키북스 | 2017년 07월 gridworld1-policy-iteration 왜 이렇게 할까? 라는 의문을 책을 읽는 내내 가지고 있었는데, 차라리 저자의 깃북을 보는 것이 더 이해가 잘 되었다.https://www.gitbook.com/book/dnddnjs/rl/details 또는 아래책의 강화학습 챕터가 기본적인 개념을 이해하기에 더 수월했다. 본 책은 깃북에 없었던 코드를 추가하면서 개념 설명이 많이 부족해진듯 하다. 확률 형태의 수식은 좀처럼 친숙하지 못해 이해하기 어려웠다.그래서 그냥 코드 자체를 디버깅하면서 데이터의 흐름을 추적하였다. 전제 : [2, 2]중심의.. 2017. 10. 5. 이전 1 다음
