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[Find-A] Markov process

Markov decision processes Markov process 파트에서는 RL(Reinforcement Learning) 문제를 해결하는 데 사용되는 방법으로 이동을 가능하게 하는 RL의 이론적 토대를 익힐 것 이 파트는 책의 나머지 부분을 이해하는 데 중요하며 RL에 익숙해지는 것을 보장 먼저 방금 논의한 formalisms(reward, agent, actions, observations, and environment)의 수학적 표현과 개념을 소개하고, 이것을 기초로 하여 우리는 state, episode, history, value, gain을 포함한 RL언어의 2차적 개념을 소개하는데, 이는 책의 후반부에서 다른 방법을 설명하는데 반복적으로 사용됨 그리고 Markov decision p..
학회 세션/파인드 알파 2022. 10. 29. 10:49
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