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
- 교차 검증
- 정규화
- 인공 신경망
- 딥러닝
- 자연어 처리
- LSTM
- 차원 축소
- 지도 학습
- 인공지능
- GRU
- 과적합
- Machine Learning
- AI
- q-러닝
- 강화 학습
- CNN
- Deep learning
- 데이터 전처리
- python
- 손실 함수
- rnn
- 머신 러닝
- 활성화 함수
- 회귀
- reinforcement learning
- 최적화
- 머신러닝
- 신경망
- 강화학습
- Q-Learning
Archives
- Today
- Total
목록탐색 (1)
move84
강화 학습: Boltzmann 탐색 방법
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. Boltzmann 탐색 방법은 이러한 강화 학습에서 탐색-활용 딜레마를 해결하기 위한 효과적인 전략 중 하나입니다. 이 글에서는 Boltzmann 탐색 방법의 기본 개념, 작동 원리, 그리고 Python 코드를 이용한 간단한 예시를 살펴보겠습니다.— 💡 Boltzmann 탐색의 기본 개념 (Basic Concepts of Boltzmann Exploration)Boltzmann 탐색은 확률적 정책을 사용하는 탐색 방법입니다. 각 행동(action)에 대한 선택 확률을 볼츠만 분포(Boltzmann distribution)를 사용하여 결정합니다. 이 분포는 각 행동의 Q-값(Q-value, 행동 가치)에..
강화학습
2025. 4. 6. 09:53