POST 개념 정리
강화학습의 근간 (6): Model-free Control — ε-greedy에서 DQN까지
예측을 제어로 격상시키는 데 필요한 부품을 순서대로 조립한다 — 왜 V가 아니라 Q를 배워야 하는지, greedy가 왜 실패하고 ε-greedy가 무엇을 보장하는지(GLIE 조건과 GLIE-MC control), TD로 평가를 바꾼 on-policy SARSA와 SARSA(λ), 그리고 행동하는 정책과 배우는 정책을 분리하는 off-policy 학습 — importance sampling의 원리와 분산 문제, max로 그것을 우회하는 Q-learning, 함수 근사의 발산 문제를 replay buffer와 target network로 눌러 deep RL을 연 DQN까지.