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- To the Max: Reinventing Reward in Reinforcement Learning
introduce max-reward RL, where an agent opti-mizes the maximum rather than the cumulative reward Unlike earlier works, our approach works for deterministic and stochastic environments and can be easily combined with state-of-the-art RL algorithms In the experiments, we study the per-formance of max-reward RL algorithms in two
- [RL] 4. MDP - Rewards, Policy, Value Function - 벨로그
Adjusting the importance of future rewards relative to immediate rewards γ : discount factor (between 0 and 1) → 최대한 빨리 목표를 달성해야 장기보상이 최대화된다 A higher discount factor - future rewards → 장기보상에 초점; a lower discount factor - immediate rewards → 현재 얻을 수 있는 단기
- Lesson 2: The RL Framework : Cumulative Reward : 네이버 블로그
대신에 순간 순간에 Reward가 최대가 되지는 않더라고 Long-term으로 본다면 Cumulative Reward가 최대가 되는 선택을 하도록 학습을 하게 됩니다 Agent의 목표는 다시 한번 말씀 드리면 Maximize expected cumulative reward 입니다
- [강화학습] Dealing with Sparse Reward Environments - 희박한 보상 환경에서 . . .
Sparse Reward Task 희소 보상 문제를 해결하는 가장 간단한 형식 = 현재 agent 상태를 s로, 목표 상태를 s_g라고 할 때, s - s_g의 값이 임계값보다 작으면 해당 목표를 달성한 것으로 생각하는 것 보상을 받기 위해서는 초기상태 s_0부터 환경 탐색을 시작해야함
- [AI] 강화 학습 (Reinforcement Learning) - Coding
Agent는 계속된 학습을 통해서 "reward"를 받게되면 "어떤 상태에서는 어떤 행동을 해야 하는구나" 라는 Policy 를 깨닫게 된다 >> 강화학습은 결국 Optimal Policy를 알아내는 것이 학습의 목표이다 Optimal Policy에 의해서 행동을 수행하게 되면 Agent는 "MAX_REWARD"를 얻게 된다
- Crossing the Reward Bridge: Expanding RL with Verifiable . . .
특히, 비정형 응답 시나리오나 더 큰 훈련 데이터 환경에서, 논문의 모델 기반 soft reward가 기존 이진 보상보다 더 잘 확장되고, 더 강건한 정책(policy)을 생성함을 확인 ️ multi domian에서 효과적임 수학 및 multi-subject 과제에 대한 결과를 나타낸 표이다
- OKR[Objective and Key Results]의 개념과 목표관리의 성공조건 및 사례 : 네이버 블로그
목표 및 핵심 결과지표(OKR)는 인텔에서 시작되어 구글을 거쳐 실리콘밸리 전체로 확대된 성과관리 기법으로, 조직적 차원에서 목표(objective)를 설정하고, 결과를 추적할 수 있도록 해주는 목표 설정 프레임워크다
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