Core Concepts
클러스터링 신경망을 활용한 온라인 강화 학습의 구현과 효과적인 방법론 소개
Abstract
온라인 강화 학습의 개념과 클러스터링 신경망의 구현 방법 소개
강화 학습 시뮬레이션 결과와 제안된 방법의 효과적인 성능 확인
1개 및 2개 상태 변수 시뮬레이션 결과 비교
강화 학습과 신경망 클러스터링의 상호작용에 대한 상세한 설명
학습 규칙과 성능 평가에 대한 내용 포함
Stats
"M = .711 kg (1.6 lbs)"
"m = .209 kg (.46 lbs)"
"g = 9.8 m/sec2 (32 ft/sec2)"
"F = ± 10 newtons (2.25 lbs-force)"
"l = .326 meters (1.1 ft)"
Quotes
"An agent employing reinforcement learning takes inputs (state variables) from an environment and performs actions that affect the environment in order to achieve some objective."
"The proposed 3-factor learning method is biologically plausible, simple, and easy to understand."