RL Study

participants : 신호연 황승규 김지민 백재원
advisor : 황산하

Goal

1. Reinforcement learning에 대한 전반적인 이해
2. Reinforcement Learning: An Introduction 완독

RULE

• 지정된 단원 발표준비
• 지난주 meeting에서 나온 문제 풀이
• 공부한 내용 중 중요도를 고려하여 문제 만들기(일단보류)

History

• 2023/04/07
  • 발표내용
    • 지민 : 3.5 Policies and Value Functions
    • 재원 : 3.6 Optimal Policies and Optimal Value Functions
  • 특이사항
    • 부득이한 사정으로 화 => 금 진행
    • 동적계획법이 생각보다 많은 시간소요(2명 발표 차후 진행)
    • 시험기간 진입
  • 공통과제
    • 피보나치 수열 재귀함수로 구현
• 2023/03/31
  • 발표내용
    • 호연 : 3.1 The Agent-Environment Interface
    • 승규 : 3.2 Goals and Rewards
    • 지민 : 3.3 Returns and Episodes
    • 재원 : 3.4 Unified Notation for Episodic and Continuing Tasks
  • 특이사항
    • 부득이한 사정으로 화 => 금 진행
    • pseudo code구현 난이도가 쉽지 않았음. 기간 연장
• 2023/03/21
  • 발표내용
    • 지민 : 2.5 Tracking a Nonstationary Problem
    • 재원 : 2.6 Optimistic Initial Values ~ 2.7 Upper-Confidence-Bound Action Selection
    • 호연 : 2.8 Gradient Bandit Algorithms
    • 승규 : 2.9 Associative Search (Contextual Bandits)
  • 특이사항
    • pseudo code구현 난이도가 쉽지 않았음. 기간 연장