Q-러닝과 SARSA 알고리즘의 비교와 응용

소개

"Q-러닝과 SARSA 알고리즘의 비교와 응용"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 가치 기반 강화학습 알고리즘의 개념
(2) Q-러닝의 원리와 수학적 구조
(3) SARSA 알고리즘의 정의와 특징
(4) Q-러닝과 SARSA의 비교: 오프폴리시와 온폴리시의 차이
(5) 탐험과 활용의 균형 문제와 두 알고리즘의 접근 방식
(6) 학습 안정성과 수렴 특성의 차이
(7) Q-러닝과 SARSA의 응용 사례 분석
(8) 최근 연구 동향과 심층 강화학습으로의 확장

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

강화학습에서 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동 전략을 학습한다. 이때 중요한 것은 주어진 상태에서 특정 행동을 취했을 때 얻게 되는 장기적 보상이다. 이를 수학적으로 표현하는 도구가 바로 행동가치함수(Q-Value function)이다. Q-러닝과 SARSA는 이러한 행동가치함수를 학습하여 정책을 개선하는 대표적인 알고리즘이다. 두 알고리즘은 모두 시간차 학습(Temporal Difference Learning)에 기반하지만, 정책을 업데이트하는 방식에서 차이를 보인다. 본 보고서는 Q-러닝과 SARSA 알고리즘의 구조와 특징을 비교하고, 실제 응용 사례와 한계, 나아가 심층 강화학습으로의 확장을 통해 의미를 분석한다.

참고자료

· Sutton, R. S., & Barto, A. G. [2018]. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
· Watkins, C. J. C. H., & Dayan, P. [1992]. Q-learning. Machine Learning.
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· Mnih, V. et al. [2015]. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature.
· 김용대. [2021]. <인공지능과 강화학습>. 서울대학교 출판문화원.
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