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RL Researcher

Lecture 4: Model-Free Prediction

이번시간에는 Model-Free(Environment를 알지 못할때)에 대해서 알아보겠습니다. Monte-Carlo기법은 에피소드에서의 경험으로부터 직접 배웁니다. Monte-Carlo기법은 Model-Free 이며(환경에 대해서 모름), MDP의 변환이나 보상에 대해서 알지 못합니다. Monte-Carlo기법은 부트스트랩이 존재하지 않으며 다 끝난 에피소드를 거치면서 배웁니다. Monte-Carlo기법은 episodic MDPs에만 Monte-Carlo가 적용가능합니다. 모든 Episode들은 반드시 종료되어야 합니다. 목표 : 정책 $\pi$에 따른 Episode에서의 경험으로부터 $v_{\pi}$를 배웁니다. $$S_{1},A_{1},R_{2},...,S_{k}\sim\pi$$ 반환값은 총 할인된 ..
Reinfrocement Learning/David-Silver Lecture 2021. 2. 3. 04:02
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