RL

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 리뷰

링크: https://arxiv.org/pdf/1312.5602 간단 요약 및 목차Background강화학습과 딥러닝이 달라 접목시키가 어려움ArchitectureCNN 기반의 네트워크MethodsExperience Replay손실함수Contribution최초로 강화학습에 딥러닝을 사용Result and Conclusion7개중 6개의 게임에서 기존 방법 (Sarsa) 능가 강화학습의 기초V (상태 가치 함수), Q (행동 가치 함수), Agent (모델), action (모델이 하는 행동), r (action을 통해 받을거라고 기대되는 리워드), R (모든 action 뒤에 최종적으로 받을거라도 기대되는 리워드의 합), G (모든 action 뒤에 최종적으로 받을 실제 리워드), state (실제 환경..