📋 온라인 프로세스 보상 학습을 사용하여 희소 보상 환경을 해결하기 위해 선호도에서 단계 수준 보상을 학습하는 방법 완벽가이드
✨ 온라인 프로세스 보상 학습을 사용하여 희소 보상 환경을 해결하기 위해 선호도에서 단계 수준 보상을 학습하는 방법
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이 튜토리얼에서는 OPRL(온라인 프로세스 보상 학습)을 탐색하고 희소 보상 강화 학습 작업을 해결하기 위해 궤적 기본 설정에서 조밀한 단계 수준 보상 신호를 학습하는 방법을 보여줍니다. 미로 환경과 보상 모델 네트워크부터 선호도 생성, 훈련 루프 및 평가에 이르기까지 각 구성 요소를 살펴보는 동시에 에이전트가 점차적으로 개선되는 방식을 관찰합니다. […
온라인 프로세스 보상 학습을 사용하여 희소 보상 환경을 해결하기 위해 선호도에서 단계적 보상을 배우는 방법 게시물이 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
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