Markov Decision Processes2 RL (강화학습) 기초 - 4. Markov Decision Processes (2) 3. Markov Decision Process 이전까지 살펴보았던 Markov reward process 에 의사결정에 대한 개념을 더 추가합니다. 이를 Markov decision process (MDP) 라고 합니다. 당연히 모든 state가 Markov 인 환경에서 이루어집니다. A 라고 하는 action이 가능한 집합을 표현하는 notation이 하나가 더 추가가 되었습니다. 이를 통해서 현재 상태 s 에서 a 라고 하는 action을 할 때 다음 상태 s' 로 가게 될 확률을 P 에 대한 내용으로 표현을 하게 됩니다. R 도 reward 에 대한 함수인데 마찬가지로 현재 상태 s 에서 a 라는 action을 할때 기대되어지는 보상을 표현하게 됩니다. 그외 나머지는 이전 내용과 동일하니까 생략합.. 2017. 8. 29. RL (강화학습) 기초 - 3. Markov Decision Processes (1) 1. Markov Processes 이번에 다루게 될 MDP에 대해서 소개를 하면 RL, 강화학습에서 가장 중요한 핵심 이론이 됩니다. 이 강의에서는 전제조건으로 agent가 환경에서 발생되는 모든 정보를 볼 수 있다고 가정합니다. (fully observable) 설명을 하기 쉬운 환경이지만 실제로 우리가 살고 있는 환경은 그렇치 않죠. 우리는 아무리 노력을 해도 세상의 모든 뉴스를 다 보고 알수는 없기 때문입니다. 어떠한 현재 상태는 큰 프로세스가 진행이 되고 있는 과정 중에서 특정 시점이 될 것이고, 모든 환경을 다 볼 수 있기 때문에 완전히 특성들을 갖추고 있다고 볼 수 있겠습니다. Markov property에 대한 정의를 알아봅니다. agent가 environment에서 어떠한 action을 .. 2017. 8. 8. 이전 1 다음
