Step 1: DQN 개념DQN(Deep Q-Network)은 Q-Learning을 딥러닝과 결합한 강화학습 알고리즘입니다. Q-Learning이 Q-테이블을 사용하는 것과 달리, DQN은 신경망을 사용하여 Q-값을 근사합니다. 이를 통해 대규모 상태 공간에서도 Q-값을 학습할 수 있습니다.Step 2: Q-Learning의 한계 해결기존 Q-Learning은 상태-행동 공간이 커질수록 Q-테이블 관리가 어려워집니다. DQN은 신경망을 통해 연속적이거나 고차원인 상태 공간에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다.Step 3: DQN의 구조입력: 현재 상태 $s$출력: 각 행동에 대한 Q-값 $Q(s,a)$DQN의 신경망은 상태 $s$를 입력으로 받아 각 행동 $a$에 대한 Q-값을 근사합니다.Step 4: ..
강화학습
Step 1: Q-Learning 개념Q-Learning은 강화학습 알고리즘 중 하나로, Off-policy 방식입니다. 에이전트가 환경에서 최적의 행동을 찾기 위해 Q-값을 학습합니다.Step 2: Q-값 정의Q-값은 상태-행동 쌍에서 얻을 수 있는 누적 보상의 기대치를 의미합니다. Q(s, a)로 표현됩니다.Step 3: Bellman 방정식Q-Learning은 Bellman 방정식을 기반으로 Q-값을 업데이트합니다.$Q(s,a) = Q(s,a) + \alpha \left( R + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a) \right)$$\alpha$: 학습률$\gamma$: 할인율$R$: 즉각적인 보상$\max_{a'} Q(s', a')$: 다음 상태에서 예상되는 최대 보상..
Step 1: 강화학습 개념 이해강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상(Reward)을 통해 최적의 행동(Policy)을 학습하는 방법입니다. 여기서 에이전트는 목표를 달성하기 위해 행동을 선택하고, 그에 따라 보상이나 벌을 받습니다. 목표는 장기적인 누적 보상(Return)을 최대화하는 최적의 정책을 학습하는 것입니다.주요 구성 요소에이전트(Agent): 행동을 수행하고 환경에서 보상을 받는 주체.환경(Environment): 에이전트가 상호작용하는 대상.상태(State): 에이전트가 현재 환경에서 처한 상황.행동(Action): 에이전트가 상태에서 선택할 수 있는 동작.보상(Reward): 행동의 결과로 ..
