강화학습 복습 자료 1: Concept of RL

 

 

 

 

강화학습은 기본적으로,

쥐(Actor 혹은 Agent)가 action을 취하면 그에 따른 reward를 받고,

변화된 state를 관찰하여 다시 action을 취하는 방식이다.

 

Q 함수에 state와 action을 주면, 그에 따른 reward를 리턴한다고 생각하자.

(그러한 Q 형님이 있다고 가정하자.)

Agent가 알고 싶은 것은 최대 reward를 만드는 action이다.

이 내용을 다음 두 수학적 표기로 나타낼 수 있다.

 

max(a') Q(s, a') : s 라는 state에 a'을 바꾸어 줌으로써 얻을 수 있는 최대 reward값 (Q값)

argmax(a') Q(s, a'): (위와 이어지는 상황에서) 최대 Q값을 갖게하는 argument a'

 

 

Reference: Sung Kim 모두를 위한 RL강좌 정리

작성일: 2018. 10. 3.