반응형 Reinforcement Learning2 [논문 리뷰] A Comprehensive Survey of Multiagent Reinforcement Learning 2008년에 쓰인 글이지만 MARL의 큰 틀을 잡고 자 정리해보았다. A Comprehensive Survey of Multiagent Reinforcement Learning Benefits and Challenges in MARL Benefits agent끼리 경험을 공유하면 비슷한 task를 수행하는 경우 서로에게 도움이 된다. Challenges 차원의 저주 agent끼리의 상관관계 때문에 서로 학습에 방해가 될 수 있다. agent들이 계속 action을 취하고 이에 따라 environment가 변하기 때문에 nonstationary 상태가 된다. environment 뿐만 아니라 other agents도 고려해야 함 MARL GOAL Stability ➡️ dynamic environments.. 2023. 3. 10. [RL] Fundamentals of Reinforcement Learning 2021년도 2학기 CSE6423-01 컴퓨터네트워크 - 소정민 교수님 강의를 기반으로 정리한 내용 Definition from Wikipedia Reinforcement Learning is an area of machine learning concerned with how intelligent agents ought to take actions in an environment in order to maximize the notion of cumulative reward. 강화학습도 머신러닝의 하나로 "학습"이 가능한 agent가 주어진 환경에서 action을 통해 누적되는 reward를 최대화하는 것을 목표로 한다. 강화학습을 설명하는 주요 용어들을 설명하면 아래와 같다. terms used in R.. 2022. 12. 9. 이전 1 다음 728x90
