Distributional RL

Introduction

본 게시글은 강화학습의 한 종류 중 하나인 Distributional Reinforcement Learning 중 Deepmind에서 발표한 몇가지 알고리즘을 설명할 예정입니다.

알고리즘의 경우 본 폴더 내부의 Distributional_RL_code 폴더 내부에 포함되어 있습니다.

Papers

최고의 AI관련 연구 기관 중 하나인 Deepmind가 최근 distributional RL에 대한 몇 가지 논문들을 발표하였으며 해당 기술들을 계속 발전시켜 다양하게 적용 중에 있습니다. 본 블로그에서 리뷰할 논문들은 다음과 같습니다.

• A Distributional Perspective on Reinforcement Learning (C51)
• Distributional Reinforcement Learning with Quantile Regression (QR-DQN)
• Implicit Quantile Networks for Distributional Reinforcement Learning (IQN)

Description of the Algorithms

각 알고리즘들에 대한 설명은 다음의 링크들을 따라가시면 됩니다

• Distributional RL 개요
• C51
• QR-DQN
• IQN

Team

민규식: Github, Facebook

차금강: Github, Facebook

윤승제: Github, Facebook

김하영: Github, Facebook

김정대: Github, Facebook