모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning
모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning
수강정보
(38개의 수강평)
7165명의 수강생
무료
지식공유자 : Sung Kim
18회 수업 · 총 3시간 43분 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 미발급 강의
수강 난이도 : 중급이상
Scott Suk 프로필

RL보다 좋은 알고리즘이 있나요? Scott Suk 2019.06.20
RL은 제가 이해한 바로는 인간과 비슷한 방법으로 학습하는 알고리즘 같습니다. 혹시 이것보다 더 효율적인 알고리즘이 존재하나요? (더 빠르거나 더 넓게 적용가능한)

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Yeonho Lee 프로필

is_slippery 옵션에 관하여 Yeonho Lee 2019.03.21
is_slippery 옵션은 Frozen Lake 게임에만 해당하는 옵션인가요?

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임현욱 프로필

readchar api 이용한 방법입니다. 임현욱 2018.07.21
아래 설치pip install readchar아래 코드 실행import gymfrom gym.envs.registration import registerimport readcharLEFT = 0DOWN = 1RIGHT = 2UP = 3arrow_keys = {'x1b[A' : UP,'x1b[B' : DOWN,'x1b[C' : RIGHT,'x1b[D' : LEFT}register(id='FrozenLake-v3',entry_point="gym.envs.toy_text:FrozenLakeEnv",kwargs={'map_name':'4x4','is_slippery':False})env = gym.make("FrozenLake-v3")env.render() #환경을 화면으로 출력while True:key = readchar.readkey() #키보드 입력을 받는다if key not in arrow_keys.keys(): print("Game aborted!") breakaction = arrow_keys[key] #에이젼트의 움직임state, reward, done, info = env.step(action) #움직임에 따른 결과값들env.render() #화면을 다시 출력print("State:", state, "Action", action, "Reward:", reward, "Info:", info)if done: #도착하면 게임을 끝낸다. print("Finished with reward", reward) break

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