상태가치2 가치함수 (Value Function) 어떤 상태변수 \(\mathbf{x}_t\)에서 시작하여 그로부터 어떤 정책 \(\pi\)에 의해서 행동이 가해졌을 때 기대할 수 있는 미래 보상의 총합을 상태가치(state-value)라고 한다. 상태가치 함수의 정의는 다음과 같다. \[ \begin{align} V^\pi (\mathbf{x}_t ) &= \mathbb{E}_{\tau_{u_t:u_T} \sim p(\tau_{u_t:u_T } | \mathbf{x}_t ) } \left[ r_t+ \gamma r_{t+1}+ \gamma^2 r_{t+2} + \cdots + \gamma^{T-t} r_T | \mathbf{x}_t \right] \tag{1} \\ \\ &= \int_{\tau_{u_t:u_T}} \left( \sum_{k=t}^T .. 2021. 4. 21. A2C 알고리즘-1: 크리틱 신경망 강화학습에서 에이전트(agent)가 최대화해야 할 누적 보상의 기댓값 또는 목적함수는 다음과 같다. \[ J(\theta)= \mathbb{E}_{\tau \sim p_\theta (\tau)} \left[ \sum_{t=0}^T \gamma^t r_t (\mathbf{x}_t, \mathbf{u}_t ) \right] \] 여기서 \(p_\theta (\tau)\)는 정책 \(\pi_\theta (\mathbf{u}_t | \mathbf{x}_t )\)로 생성되는 궤적의 확률밀도함수이다. 목적함수를 최대화하는 파라미터 \(\theta\)는 다음과 같이 경사상승법으로 구할 수 있다. \[ \theta \gets \theta + \alpha \nabla_\theta J(\theta) \] 경사상승법 또는 .. 2021. 4. 20. 이전 1 다음
