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머신러닝, 딥러닝24

강화학습 복습 자료 2: Dummy Q-learning algorithm Q-learning의 기본 식을 이끌어 내기 위해 한 '믿음'을 살펴보자. 1. 먼저 나는 s에 있고 2. action a를 취하면 s'으로 이동하며 reward r을 받는다. 여기서, s'에 Q가 있다고 믿자. s'에 Q가 있다고 믿자는 것의 의미는 아마도 (s에서 a를 취해 변한 state) s'에서 어떤 action을 취해서 받을 reward를 알고 있다고 가정하자는 것인 것 같다. (특정 action이라기 보다 그 어떤 action에 대한 reward라도) 이제 Q(s, a)를 Q(s', a')을 이용해 나타내보면, Q(s, a) = r + max(a') Q(s', a') r은 s에서 a를 취해 즉각적으로 얻은 reward이며 max(a') Q(s', a')은 그 이후 단계에서 얻을 최대 rewa.. 2022. 3. 12.

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 R.. 2022. 3. 12.

4/23 해봤던 것 정리 1. RMDL 적용 시도 Colab에 pip 설치해 하다가 checkpoint 경로 바꿔보려고 내 깃헙에 fork하고 경로 고쳐서 커밋한 다음 git clone함 (pip 설치하고도 코드를 수정할 수 있는 지는 모르겠음..) https://stackoverflow.com/questions/49322072/checkpoints-in-google-colab : 이거 보면 checkpoint 경로를 /gdrive 내로 바꿔도 안 될 수도 있을 것 같음 (물론 mount 후에..) https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html : Colab 로컬 런타임 관련 document. 로컬에서 코드를 실행하고 로컬 파일 시스템에 엑세스할 수 있다고 함. 단점.. 2020. 4. 24.

NLP Encoding (wikidocs) Integer encoding - 단어 집합(vocab)의 단어에 고유한 숫자를 부여 - 방법: python dictionary, Counter, NLTK FreqDist, Keras preprocessing.text 1) sentence/word tokenization, cleaning, normalization 2) key=단어, value=빈도수로 하여 단어 집합을 만들고 빈도수 순으로 정렬 3) 빈도수가 높은 단어부터 낮은 정수 인덱스를 부여 4) 빈도수가 적은 단어를 단어 집합에서 제외할 수 있음 5) 자연어 상태의 단어를 정수 인덱스로 변환 - 정수 인덱스로 변환하는 과정에서 OOV가 있을 수 있음 - OOV(Out-Of-Vocabulary): 단어 집합에 존재하지 않는 단어 (빈도수가 적어 .. 2020. 3. 19.

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