From Introduction to Reinforcement Learning to Deep Q-learning/Policy Gradient

어떤 강의는 괜찮은데 대부분 강의에서 소리가 두개씩 겹쳐 들립니다.들어보면 같은 내용인데 강의 내용(슬라이드 포인트)보다 0.5초 정도 더 빨리 작게 들리네요.

전 강의와 전혀 이어지지가 않음 다운받기를 한 적도 없고, 전 강의에서는 pip install만 진행했고, 무슨 디렉토리가 갑자기 튀어나오는

pytorch local 설치 옵션에 conda 가 없습니다.

오영제 선생님 강의 잘 듣고 있고 감사드립니다.드리고 싶은 질문은 강화학습은 학습 후 훈련내용을 어떻게 저장하고 필요시 어떻게 로드하는 지 궁금하니다.

Policy Network(Q)와 일반적인 Q-learning 문제에서의 behaviour policy(b)가 각자 하는 역할이 비슷한거 같은데, 만약 틀리다면 추가적인 설명을 부탁드려도 될까요? 

6:49쯤에, MSBE = (delta_{t+1})^2의 미분 결과가 2*(delta_{t+1})* (\partial(delta_{t+1}}); 합성함수의 미분, 의 형태가 아닌 화면에 나오는 것처럼 미분이 되는지 궁금

Taxi가 랜덤하게 init된 손님와 목적지의 위치를 아는 이유는 observations 환경이라 그런 걸까요?랜덤하게 목적지와 손

 9분 52초의 Policy Improvement table에서는 blue statement를 통과해서 가는데 optimal이라고 화살표가 나아 있는데, 14분 6초에서는 blue statement

안녕하세요. 약 4분 경, value function 을 구할때stochastic 하게 state가 결정

안녕하세요.강화학습 자체가 reward를 최대화 하는 방향으로 학습을 하는 것인데,그럼 결국 reward

안녕하세요.그럼 stochastic env. 에서특정 action을 선택해서 행했을때, 그 action이 이루어 지는지 다른 action이 이루어 지는지에

안녕하세요. 전이확률과 stochastic policy 가 헷갈려서 그런데,stoc

model based method 에서모델을 안다는 것이, value function 정보까지 다 알고 있다는 것일까요? 만약 아니라

안녕하세요.강화학습이 time sequential data 를 다룬다고 하셨고, 예시로 language 데이터 를 말씀하셨는데, 이런 이유로 최근 LLM 개발시,

Deep Q-Learning algorithm에 대하여target Q와 Q 학습 과정에서 Q값이 학습되면 행동도 target Q와 Q가 같아 지는게 잘 이해되지

[1]안녕하세요? 강화학습 입문 강의 듣고 있습니다. 순서적으로 듣고 있는데 환경이 Jupyter note에서 VS로 갑자가 바뀐 이유가 궁금합니다. [2]VS를 새로 설치해야하나요? <p style="text

안녕하세요 아래와 같이 new_action_values 의 max 값이 복수개 발견될경우 맨처음 발견된 index 만 표시 되는게 맞는건가요?<p styl

안녕하세요. Frozen lake 실습에서 해당 코드 실행하면 에러가 나옵니다.ㅜㅜ코드 잘못짠건 아니고 올려주신 파일 그대로 실행했을때 에러납니다.<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/

안녕하세요. 말씀하신대로cd 디렉토리명 입력하고 code .입력하면code 는 내부 또는 외부명렬 실행할수 있는 프로그램 또는 배치 파일이 아닙니다 라고 나옵니다. 또

강의자료는 따로 없나요?