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RL Researcher
MAB Problem
1. Multi-Armed Bandit Probelm MAB는 아래와 같습니다. Consider the following learning problem. You are faced repeatedly with a choice among k different options, or actions, After each choice you receive a numerical reward chosen from a stationary probability distribution that depends on the action you selected. Your objective is to maximize the expected total reward over some time period. Expected total ..
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..