RL
MP
DP
SP
MDP
FHMDP
IHDRMDP
Example
MC Approx.
RL
Introduction
Reinforcement Learning (이하 RL) 내용을 요약.
보통 RL을 설명하는 문서들을 보면 바로 RL 문제 정의 후 설명을 하기 시작하는데 솔직히 처음 배우는 사람은 적응하기 힘들다.
여기서는 RL을 시작하기 전에 미리 알아야 하는 내용들을 다루도록 한다.
이 자료들을 먼저 숙지한 뒤에 RL 자료를 찾아보면 된다.
Reinforcement Learning Summary
1. Markov Process (MP)
2. Dynamic Programming (DP)
3. Stochastic Process (SP)
4. Markov Decision Process (MDP)
5. Finite-Horizon MDP (FH-MDP)
6. Infinite-Horizon MDP (IHDR-MDP)
7. MDP Example
8. Simulation-based Control (Monte-Carlo Approx.) - 작성중
9. Reinforcement Learning (Q-Learning) - 작성중
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