행동 선택에서의 승자 독식
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승자 독식(WTA)은 신경망과 강화 학습에서 여러 경쟁하는 행동이나 가설 간의 갈등을 해결하기 위해 사용되는 경쟁 프로세스입니다. 이 방식에서는 가장 높은 활성 …
RL
Terms tagged with RL
Three-factor learning
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3요인 학습(Three-factor learning)은 강화학습 내에서 학습 과정을 세 가지 명확한 구성 요소로 분해하는 특정 접근 방식입니다. 즉, 보상 신 …
로봇 학습(Robot learning)
Definition
로봇 학습은 머신러닝 기술을 활용하여 로봇 에이전트가 작업을 자율적으로 수행하도록 훈련하는 것을 포함합니다. 사전 프로그래밍된 동작과 달리 이러한 시스템은 동적 …
확률 일치
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확률 일치는 강화학습과 심리학에서 흔히 관찰되는 행동 패턴으로, 최적의 ‘최대화’ 전략과 대비됩니다. 항상 가장 높은 확률의 행동을 선택하 …
예측 상태 표현(Predictive state representation)
Definition
예측 상태 표현(PSR)은 상태를 미래 관측 가능 사건에 대한 예측 벡터로 정의함으로써 전통적인 부분 관측 마르코프 결정 과정(POMDP)을 확장합니다. 이는 …
멀티 에이지 밴딧
Definition
멀티 에이지 밴딧 문제는 에이전트가 알려진 보상 옵션(활용)에 집중할지, 아니면 잠재적으로 더 나은 보상을 발견하기 위해 새로운 옵션을 시도할지(탐색) 결정할 …
마운틴 카 문제
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마운틴 카 문제는 강화 학습 연구의 표준 벤치마크입니다. 목표는 출력이 부족한 자동차를 제어하여 가파른 언덕 꼭대기에 도달하는 것입니다. 자동차가 한 번에 언덕 …
내재적 동기부여
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강화학습에서 내재적 동기부여는 외부 작업 보상과 무관하게 에이전트가 환경의 새로운 요소를 탐색하거나 불확실성을 줄이며 기술을 숙달하도록 유도합니다. 이는 에이전 …
탐색-활용 딜레마
Definition
의사결정 과정에서 에이전트는 현재 지식을 활용하여 즉각적인 최적의 보상을 얻는 것과, 더 나은 장기 전략을 찾기 위해 미지의 옵션을 탐색하는 것 사이의 트레이드 …
온-폴리시(on-policy)
Definition
온-폴리시 알고리즘은 에이전트가 현재 정책이 취한 행동으로부터 직접 학습하도록 요구합니다. …
장기적 관점
Definition
장기적 문제는 초기 결정의 영향이 많은 단계가 지난 후에야 나타나는 일련의 행동을 포함합니다. 이는 로봇 공학, 계획 수립, 다단계 추론 작업에서 흔하게 발견됩 …
상태(State)
Definition
상태는 마르코프 결정 과정(MDP)과 같은 시스템에서 미래 행동을 결정하는 데 필요한 모든 관련 정보를 나타냅니다. 강화 학습에서 상태는 환경의 현재 상황을 포 …
정책(Policy)
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‘정책(Policy)‘이라는 용어는 맥락에 따라 두 가지 의미를 가집니다. 일반적인 경영에서는 의사 결정을 위한 지침 원칙을 의미하지만, …
계층적(Hierarchical)
Definition
계층적 AI 시스템은 정보나 제어를 중첩된 계층의 트리 구조로 조직합니다. 강화 학습(Hierarchical RL) …
액션 (Action)
Definition
인공지능 및 로봇공학에서 액션은 지능형 에이전트가 환경과 상호작용하기 위해 취하는 특정 단계나 결정을 의미합니다. 액션은 현재 상태와 정책에 따라 선택되며, 환 …