songdohou / reinforcement_learning

강화학습 이론&실습

강화 학습 이론&실습 - 비제이퍼블릭

강화 학습 이론&실습 저장소입니다.

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• 상용패키지

pandas==1.4.2
gym==0.10.5
torchvision==0.9.1
matplotlib==3.5.2
scikit-learn==0.24.0

상용패키지 설치방법

git clone https://github.com/bjpublic/Reinforcement_learning.git
cd Reinforcement_learning
pip install -r requirements.txt

파이토치 설치방법(conda 환경)

conda install pytorch==1.8.1 -c pytorch

gym부수기능 설치

pip install gym[all]
conda install -c conda-forge pyglet

jupyter notebook 커널 환경 업데이트

아래 커맨드를 수행한후 jupyter notebook 새로고침 실행 -> kernel -> RL_scratch 선택!

>>> conda activate RL_scratch
>>> pip install ipykernel
>>> python -m ipykernel install --user --name RL_scratch --display-name RL_scratch

컨텐츠

• 1장. 환경설정
• 2장. 강화학습을 배우기 위한 사전지식
• 3장. 마르코프 환경과 벨만방정식의 이해
• 4장. 다이나믹프로그래밍에서 강화학습으로
• 5장. Q-Network
• 6장. Actor-Critic
• 7장. 알파고의 기본원리 - Monte Carlo Tree Search

코드오류 및 제보

[email protected]

업데이트

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• 2024-01-09 Chapter.04 절벽걷기 eligibility 코드오류 수정

Authors and acknowledgment

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