이론 - Q-learning exploit&exploration and discounted reward

강의명 : 모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning

수강 기한 : 무제한

진도율 : 0강/18강 (0%) | 시간 : 0분/223분

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강의 슬라이드

모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning

수강 기한 : 무제한

진도율 : 0강/18강 (0%) | 시간 : 0분/223분

Lecture 1. 수업의 개요

수업의 개요

13분

Lecture 2. OpenAI GYM 게임해보기

이론 - OpenAI GYM 게임해보기

10분

실습 - OpenAI GYM 게임해보기

9분

Lecture 3: Dummy Q-learning (table)

이론 - Dummy Q-learning (table)

21분

실습 - Dummy Q-learning (table)

13분

Lecture 4: Q-learning exploit&exploration and discounted reward

이론 - Q-learning exploit&exploration and discounted reward

17분

실습 - Q-learning exploit&exploration and discounted reward

7분

Lecture 5: Q-learning in non-deterministic world

이론 - Q-learning in non-deterministic world

14분

실습 - Q-learning in non-deterministic world

9분

실습 - Q-learning (Table) Demo by Jae Hyun Lee

1분

Lecture 6: Q-Network

이론 - Q-Network

16분

실습 1 - Q Network for Frozen Lake

18분

실습 2 - Q Network for Cart Pole

21분

Lecture 7: DQN

이론 - DQN

17분

실습 - DQN 1 (NIPS 2013)

19분

실습 - DQN 2 (Nature 2015)

16분

실습 - DQN Cart Pole Demo

1분

실습 - DQN Simple Pacman Demo (여러분은 최고 몇점까지 갈수 있나요?)

1분

질답