[쉽게구현하는 강화학습 1화] Policy Gradient – Reinforce와 Actor-Critic 구현하기! | 강화 학습 예제 코드 업데이트

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[쉽게구현하는 강화학습 1화] Policy Gradient – REINFORCE와 Actor-Critic 구현하기!
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코드: https://github.com/seungeunrho/minimalRL
안녕하세요! 이번에는 강화학습 알고리즘을 실제로 코드를 짜서 돌려보는 시간을 가졌습니다.
Open AI에서 제공하는 GYM 라이브러리를 사용했고,
그중에서 카트를 움직여 막대의 중심을 잡는 문제인 Cart-Pole 이라는 문제를 풀어보았습니다.
1화에서 다룬 알고리즘은 Policy Gradient 중, REINFORCE 알고리즘과 TD Actor-Critic입니다.
가장 기초적인 알고리즘이면서도 중요한 방법론이어서 1편에서 다뤄 보았습니다.
해당 코드를 받아서 anaconda를 설치하시면 로컬에서도 쉽게 돌려보실 수 있고, 구글 colab에서도 돌려보실 수 있습니다.
앞으로 구현시리즈는 모두 위의 github repo에 올릴 예정입니다!
슬라이드: https://github.com/minyoungjun/Pang-yo/raw/master/pg.pdf

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[쉽게구현하는 강화학습 1화] Policy Gradient - REINFORCE와 Actor-Critic 구현하기!
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  • 동영상 업로드 날짜: 2019. 5. 3.
  • URL 비디오: https://www.youtube.com/watch?v=12pXaP8KPbE

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