random noise 추가1 [3] 강화학습 Exploit&Exploration and discounted future reward 출처 및 참고: https://www.youtube.com/watch?v=MQ-3QScrFSI&ab_channel=SungKim (기반으로 작성된 글입니다) 2장에서의 배운내용. 의미 : '현재의 Q값은 실행해서 얻어지는 reward+그다음 단계에서 얻어지는 가장큰 reward' 이다. 1. 기존의 문제점: [2장]에서 Dummy Q learning 에 대해 배웠었는데 문제점이 존재한다. 정책(파이 옵티멀)에 의해 Q 값이 최대 가 되는 a(action)를 수행하며 나가는데 이것이 진짜 최적의 경로가 맞냐는 문제가 발생한다. (계속 동일한 경로로만 가게됨) 2. 해결법: 이러한 비효율적인 동일한 경로로 가는것을 방지하기 위해 익숙한곳(Exploit) 과 새로운곳(Exploration) 을 가본다. 3. .. 2023. 2. 4. 이전 1 다음
