Go Gradually - Repository

본 글은 "Proximal Policy Optimization Algorithms” (Schulman, Wolski, Dhariwal, Radford, Klimov, 2017)를 읽고 리뷰한 내용입니다. Proximal Policy Optimization AlgorithmsWe propose a new family of policy gradient methods for reinforcement learning, which alternate between sampling data through interaction with the environment, and optimizing a "surrogate" objective function using stochastic gradient ascent. Wher..

다양한 알고리즘의 고민이전 글에서 이것 저것 수행해보고 난 뒤, 좀 더 다양한 기법들에 대해 트레이드오프를 이해할 필요성을 느낀 나는 다양한 알고리즘을 공부했다. 하지만 이번 MountainCar 환경에서는, 결국 DQN으로 다시 회귀할 수밖에 없었다.그 근거는 다음과 같다.나는 최근 다양한 정책 경사 알고리즘들을 공부해왔는데, 각 알고리즘은 해결하고자 하는 문제가 현재 MountainCar 의 상황과 맞지 않았다.하이퍼파라미터 튜닝은 예술의 영역이고, 숙련자들 또한 기존에 푼 문제와 논문에 존재하는 하이퍼파라미터를 참고하여 하이퍼파라미터를 설정한다는 것을 확인했다. REINFORCEREINFORCE는 가장 기초적인 Policy Gradient Method로, 다음과 같은 이점과 한계를 갖고 있다.이점정..