[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..
DDPG 리뷰 : Continuous control with deep reinforcement learning
editor, Junyeob Baek Robotics Software Engineer /RL, Motion Planning and Control, SLAM, Vision - 해당 글은 기존 markdown형식으로 적어오던 리뷰 글을 블로그형식으로 다듬고 재구성한 글입니다 - original repo : github.com/CUN-bjy/rl-paper-review implementation repo : github.com/CUN-bjy/gym-ddpg-keras CUN-bjy/gym-ddpg-keras Keras Implementation of DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) with PER(Prioritized Experience Replay) option on..