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RL Researcher

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

1. Abstract High-Dimensional Sensory Input으로부터 RL을 통해 Control Policy를 성공적으로 학습하는 DL Model을 선보입니다. Paper에서 구현한 Atari Game의 모델은 CNN이며, 변형된 Q-Learning을 사용해 학습되었습니다. Paper에서의 Q-Learning이란 input이 raw_pixel이고, output은 미래의 보상을 예측하는 Value function입니다. 게임을 학습할 때, 픽셀값들을 입력으로 받고, 각 행동에 대해 점수를 부여하고, 어떤 행동에 대한 결과값을 함수를 통해 받게 됩니다. 2600개 가량의 컴퓨터 게임들을 학습시키는데 동일한 모델과 학습 알고리즘을 사용했고, 성공적인 결과를 보여주었습니다. 2. Introduct..
Reinfrocement Learning/Paper Review 2021. 2. 15. 12:16
Human-level control through deep reinforcement learning

본 논문에서는 DQN Algorithm이 사용되었습니다. 앞으로 계속 업데이트 해 나갈 예정입니다. 여기서 DQN이란 Deep Q-Network의 약자이며, 인공신경망 즉 심층 인공신경망(Deep NN)이라고 합니다. 이 Algorithm에서는 수신 필드의 효과를 모방하기 위해서 타일형의 Convolutional Filter의 Layer를 사용합니다. Agent의 목표는 Cumulative Reward를 Maximise하는 방식으로 Action을 선택하는 것입니다. Deep Convolutional Neural Network를 사용하여 Optimal한 Value Function에 Approximation합니다. $$Q^{*}(s,a) = \underset{\pi}{max}E[r_{t} + \gamma r..
Reinfrocement Learning/Paper Review 2021. 2. 15. 11:23
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