Deep Q-Networks
강화 학습에서 에이전트가 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습하는 방법이에요. Q-러닝을 기반으로 하여, 각 상태와 행동의 가치를 추정해 최적의 정책을 찾는 방식이에요. 딥 러닝을 활용해 복잡한 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있도록 만들어졌어요.
Value-Based Methods
가치 기반 방법
1개 레벨
이 방법은 상태나 행동의 가치를 평가해 최적의 정책을 찾는 방식이에요. 보상 기반으로 에이전트의 행동을 조정하며, 가치 함수로 학습해요. 대표적인 예로 Q-러닝이 있어요.
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Q-Learning
행동의 가치를 추정해 최적의 정책을 학습하는 방법이에요. Q-값을 업데이트하여 경험을 통해 최적의 행동을 선택하게 되어요. 이러한 과정은 에이전트의 성능을 향상시키는 데 기여해요.