바닥부터 배우는 강화학습 교재를 공부하면서 코드로 구현한 내용 입니다.

• ch_04.ipynb

  • 4 MDP를 알 때의 플래닝
    • 4.1 밸류 평가하기 - 반복적 정책평가
    • 4.2 최고의 정책 찾기 - 밸류 이터레이션

• ch_05.ipynb

  • 5 MDP를 모를 때 밸류 평가하기
    • 5.1 몬테카를로 학습
    • 5.2 Temporal Difference 학습

• ch_06.ipynb

  • 6 MDP를 모를 때 최고의 정책 찾기
    • 6.1 몬테카를로 컨트롤
    • 6.2 TD 컨트롤 1 - SARSA
    • 6.3 TD 컨트롤 2 - Q러닝

• ch_07.ipynb

  • 7 Deep RL의 첫걸음
    • 7.4 파이토치를 이용한 신경망의 학습 구현

• ch_08.ipynb

  • 8 가치 기반 에이전트
    • 8.2 딥 Q러닝

• ch_09.ipynb

  • 9 정책 기반 에이전트
    • 9.2 REINFORCE 알고리즘
    • 9.3 액터-크리틱