[Kor/Eng by ChatGPT] What can RL do?
editor, Seungeon Baek(백승언) Reinforcement learning Research Engineer [Kor] 안녕하세요, 오랜만에 블로그를 쓰게 되네요! 이번 글은 논문 리뷰가 아닌, 강화학습 관련한 저의 첫 포스팅 글입니다. 이번에 작성하는 글에서 다루고자 하는 내용은 "강화학습은 어떤 문제를 풀 수 있는가?"입니다. 이와 관련하여, 비슷한 글이 있는지 여러 키워드로 검색을 해 보았는데 강화학습이 어떤 문제를 풀 수 있는지에 대한 내용보다는, 강화학습이 현재 적용되고 있는 분야와 관련된 블로그들이 대부분임을 알 수 있었습니다. (Application of RL, Usage of RL,... etc) 그렇기에, 부족하지만, 제가 한 번 강화학습이 어떤 문제를 풀 수 있는지에 대한 ..
[GNN 2] Graph LSTM
editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Researcher / RL, GNN, Causal Inference 클릭해 주셔서 감사합니다. GNN 논문 리뷰 연재 첫 번째 글 입니다. 현생에 밀려, 2022년엔 글을 거의 쓰지 못 하다보니, 팀블로그 활동을 함에 있어서 팀원들에게 미안한 마음이 드는 것이 사실인 것 같습니다. 그리하여, 이번 달 부터라도 글을 열심히 써보고자 합니다! 최근 들어, 강화학습과 더불어서 Graph Neural Network에도 많은 관심을 가지고 있습니다. 현재 오프라인 스터디를 주선하여 논문 스터디를 할 정도로, 진지하게 공부를 하고 있답니다.. (진지) 물론, 현재 맡은 직무와도 어느정도 관련도 있구요...ㅎ 어쨌든! 본론으로 돌아와,..
[5] Hindsight Experience Replay (HER)
editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Engineer / RL, Planning and Control - 해당 글은 개인 블로그의 글들을 옮겨온 글입니다. - https://seungeonbaek.tistory.com/21 Paper reivew of RL (6) Hindsight Experience Replay (HER) 강화학습 논문 리뷰 연재 여섯 번째 입니다. 현재 감사하게도 함께 하고있는, '로봇이 아닙니다' 팀블로그에 합류한 이후 처음으로 쓰는 연재글이다 보니 퀄리티에 신경을 쓰려고 노력했고, 그 seungeonbaek.tistory.com 클릭해 주셔서 감사합니다. 강화학습 논문 리뷰 연재 여섯 번째 입니다. 현재 감사하게도 함께 하고있는, '로봇..
[4] Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments (MADDPG)
editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Engineer /RL, Planning and Control - 해당 글은 개인 블로그의 글들을 옮겨온 글입니다. - https://seungeonbaek.tistory.com/category/Reinforcement%20Learning/Multi-agent%20RL 'Reinforcement Learning/Multi-agent RL' 카테고리의 글 목록 seungeonbaek.tistory.com 클릭해 주셔서 감사합니다. 강화학습 논문 리뷰 연재 네번째입니다. 이 논문의 경우, RL_Korea의 옥찬호 님께서 주도하시는 RL 논문 리뷰 스터디에 참여하며. 리뷰한 논문으로, 제가 4월 19일에 실제로 스터디 내에서 발..
[3] 환경 관련 논문들: Atrai 2600, DeepLab, Google Research Football
editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Engineer /RL, Planning and Control - 해당 글은 개인 블로그의 글들을 옮겨온 글입니다. - https://seungeonbaek.tistory.com/category/Reinforcement%20Learning/RL%20environment 'Reinforcement Learning/RL environment' 카테고리의 글 목록 seungeonbaek.tistory.com 클릭해 주셔서 감사합니다. 강화학습 논문 리뷰 연재 세번째입니다. 오늘 준비한 논문은 강화학습에서 많이 사용되었던 환경, 최근에 구글에서 공개한 환경과 관련된 논문들을 준비해 보았습니다. (2020년 9월 글입니다.) 각각 ..
[2] Agent57: Outperforming the Atari Human Benchmark (DeepMind "Agent57")
editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Engineer / RL, Planning and Control - 해당 글은 개인 블로그의 글들을 옮겨온 글입니다. - https://seungeonbaek.tistory.com/4?category=806051 Paper review of RL (2) Agent57: Outperforming the Atari Human Benchmark (DeepMind "Agent57") 강화학습 논문 리뷰 연재 두번째입니다. DeepMind의 이번 연구는, 기존 강화학습 알고리즘의 benchmark로써 자주 활용되곤 하는 모든 Atari 2600 게임에서(수 백개중 벤치마크로써 사용되는 57개의 게임) seungeonbaek.tist..
[1] Dota2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning (OpenAI "Five")
editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Engineer /RL, Planning and Control - 해당 글은 개인 블로그의 글들을 옮겨온 글입니다. - https://seungeonbaek.tistory.com/2?category=806048 Paper review of RL (1) Dota2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning (OpenAI "Five") 강화학습 연구 관련 트렌드를 파악하기 위하여, 블로그에서 강화학습 논문 리뷰 연재를 시작하게 되었습니다. 꾸준히 작성하여 많은 사람들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다! DeepMind의 연구진 seungeonbaek.tistory.com 클릭해 주셔서 감사합니..