Agent AI (RL)
A (Long) Peek into Reinforcement Learning -Part6
Part5에서는 Q-learning에 대해서 마지막으로 보았다. 이걸 다시 잠깐 recap 해보면, 타겟을 구성할 때 가장 큰 값을 가지는 (max) 다음 action을 현재 policy에 관계없이 따르는 것이었다. 그런데 당연히, 하나 의문점이 들 만하다. 아니 가능한 다음 action이 많을텐데, 그러면 수많은 Q값들이 있을텐데, 그게 뭔지 알고? 그걸 다 계산해보고 거기서 가장 max를 취하는건가? 라는 의문이다. Tabular Q-learning은 Q값들의 table로 관리하면서 업데이트 하는 방식이다. 문제는 이게 state와 action space가 커질수록 당연히 table로 관리하기가 힘들어진다. 그래서 드디어 Deep Neural Net이 나오는데, 이 Q값을 어떤 parameteri..
