Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
반응형
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Deep learning
- 데이터 전처리
- 회귀
- 머신 러닝
- 정규화
- python
- 인공지능
- 최적화
- 활성화 함수
- GRU
- 교차 검증
- rnn
- 차원 축소
- reinforcement learning
- Machine Learning
- CNN
- Q-Learning
- 과적합
- LSTM
- q-러닝
- 딥러닝
- 손실 함수
- 지도 학습
- 강화학습
- 인공 신경망
- 신경망
- 머신러닝
- 강화 학습
- 자연어 처리
- AI
Archives
- Today
- Total
목록강화학습 (reinforcement learning) (1)
move84
강화학습: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 완전 정복
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)는 이 강화학습 분야에서 연속적인 행동 공간을 다루기 위해 개발된 알고리즘입니다. DDPG는 딥러닝의 강력함과 정책 기반 방법의 효율성을 결합하여 복잡한 환경에서도 학습할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다.🤖 DDPG란 무엇인가요? (What is DDPG?)DDPG는 Actor-Critic (액터-크리틱) 알고리즘의 일종으로, Actor (액터)와 Critic (크리틱) 두 개의 신경망을 사용합니다. Actor는 환경에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 정책을 학습하고, Critic은 주어진 상태에서 액션의 가치를 평가합니다. DDP..
강화학습
2025. 4. 6. 09:49