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Reinforcement Learning
HKUST 김성훈 교수
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http://www.edwith.org/others27/lecture/11159
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세션 1. 수업의 개요
수업의 개요
세션2. OpenAI GYM 게임해보기
이론 – OpenAI GYM 게임해보기
실습 – OpenAI GYM 게임해보기
세션 3: Dummy Q-learning (table)
이론 – Dummy Q-learning (table)
실습 – Dummy Q-learning (table)
세션 4. Q-learning exploit&exploration and discounted reward
이론 – Q-learning exploit&exploration and discounted reward
실습 – Q-learning exploit&exploration and discounted reward
세션 5. Q-learning in non-deterministic world
이론 – Q-learning in non-deterministic world
실습 – Q-learning in non-deterministic world
실습 – Q-learning (Table) Demo by Jae Hyun Lee
세션 6. Q-Network
이론 – Q-Network
실습 1 – Q Network for Frozen Lake
실습 2 – Q Network for Cart Pole
세션 7. DQN
이론 – DQN
실습 – DQN 1 (NIPS 2013)
실습 – DQN 2 (Nature 2015)
실습 – DQN Cart Pole Demo
실습 – DQN Simple Pacman Demo (여러분은 최고 몇점까지 갈수 있나요?)
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실습 2 – Q Network for Cart Pole
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실습 1 – Q Network for Frozen Lake
이론 – DQN
