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Diffusion 활용 논문들 간단 메모 결국 요즘 많이 활용되는 Text-guided Diffusion, Latent Diffusion 모델에 관한 내용 이전 글: Diffusion 기본 논문들 간단 메모남겨놓는 Diffusion 기본 논문들 간단 메모 Reference:https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/wnthqmffhrm.tistory.com reference:https://www.youtube.com/watch?v=nthpXARTdukhttps://ffighting.net/deep-learning-paper-review/diffusion-model/diffusion-model-basic/https://ffighting.net/deep-learning-paper-review/di.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 4. 29.
Diffusion 기본 논문들 간단 메모 남겨놓는 Diffusion 기본 논문들 간단 메모 Reference:https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/https://www.youtube.com/watch?v=uFoGaIVHfoE1. DDPM:1. 이미지(t=0)에 t=n step의 가우시안 노이즈를 미세하게 계속 더하면 노이즈가 될 것2. 그럼 이러한 노이즈에서 노이즈를 걷어내면 이미지가 될 것3. t step에서 더해진 노이즈를 예측가능하면 t-1번째 이미지를 만들 수 있음.4. 이를 통해 t=n에서 t=0까지 도달하면 이미지가 될 것. 2. DDIM1. 기존 Markov Chain으로 정의됨. DDPM은 '반드시' 순서대로 만들어야함 2. Non-Markov가 되도록 DDIM으로 만든 것.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 29.
[GANInvesion + Latent space manipulation] Designing an Encoder for StyleGAN Image Manipulation, SIGGRAPH 2021 *저는 배우는 학생이라 도메인 지식이 얕습니다. 참고 정도만 부탁드립니다. *논문에 보여주는 결과가 정말 많고 다른 내용도 있는데, 글이 난잡해질까봐, 주요하다고 생각되는 것만 우선적으로 언급했습니다. Encoder for Editing(e4e)논문으로 불리는 Designing an Encoder for StyleGAN Image Manipulation, SIGGRAPH 2021를 포스팅해보려고 합니다. StyleGAN을 이용해서 GANInvesion과 Latent space manipulation을 용이하게 하는 데 있어서 어떻게 editing을 더 잘할 수 있을까에 초점을 맞춘 논문입니다. StyleGAN 먼저 StyleGAN은 CVPR 2019에 발표된 아주 좋은 성능으로 유명한 생성 모델입니다. .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 2. 22.
[개념만] Hierarchical Deep Reinforcement Learning 이미지 처리 관련한 강화학습 논문(Video Captioning via Hierarchical Reinforcement Learning, CVPR 2018)을 읽던 중 모르는 개념이 나와 일단 기록합니다. Hierarchical Deep Reinforcement Learning이라는 개념인데 큰 목표와 작은 목표로 나누어 agent를 학습시키는 것 같습니다. 작은 목표가 모이면 큰 목표가 되는것이고 그 큰 목표를 실행하는 과정들을 통해 최종적으로 목표하는 action이나 policy를 학습하는 것이죠. 어떤 문제가 하나의 큰 목표가 아니라 더 세분화 될때 사용하면 좋은 개념인거 같습니다. 나중에 리뷰해보도록 해야겠습니다. 논문: 한국어 리뷰: Hierarchical Deep Reinforcement Le.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 12.
[강화학습 + latent space search] Preference-Based Image Generation WACV2020 *저는 배우는 학생이라 도메인 지식이 얕습니다. 참고 정도만 부탁드립니다. 간단하게 정리하였습니다. Preference-Based Image Generation 논문은 WACV2020에 발표된 논문입니다. 강화 학습을 이용해 원하는 이미지에 가까운 latent code를 추천해주는 agent를 학습하는 것이 목표입니다. 문제 정의 많은 생성 모델 연구가 진행되고 있는 가운데, fully interpretable latent code는 많지 않다. 또는 랜점 latent vector에서 생성되는 것도 많다. 따라서 latent space에서 원하는 이미지를 생성하기가 어렵다. 특히 비전문가들한테는 더더욱. 그렇게 때문에 논문에서는 preference-based reinforcement learning를 적.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 2. 10.
[강화학습 + 이미지 처리]Exposure: A White-Box Photo Post-Processing Framework, SIGGRAPH 2018 *저는 배우는 학생이라 도메인 지식이 얕습니다. 참고 정도만 부탁드립니다. 다 이해하고 쓰지 못했습니다.. 공부용이니 참고만 부탁드립니다. Exposure: A White-Box Photo Post-Processing Framework Retouching can significantly elevate the visual appeal of photos, but many casual photographers lack the expertise to do this well. To address this problem, previous works have proposed automatic retouching systems based on supervised learning from paired arxiv.org .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 2. 10.
컴퓨터 그래픽스 - Texturing toward Global Illumination([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 16장 - Texturing toward Global Illumination을 듣고 정리한 내용입니다. 이전 포스팅했던 phong lighting은 object-wise 조명 효과였습니다. 즉 서로 상호작용하지는 않았다는 것이죠. 하지만 현실 세계에서는 물체 별로 반사 또는 투과가 되기 때문에 서로에게 영향을 끼친다고 할 수 있습니다. 오늘은 그 부분에 대한 설명인 Global Illumination에 대한 포스팅입니다. 2022.01.19 - [컴퓨터 그래픽스] - 컴퓨터 그래픽스 기초 - Fragment Shader part 2. Phong Lighting ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 아래 그림에서 (a)는 각 구체들이 조명에 각각 영향을 받는 .. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 7.
컴퓨터 그래픽스 - Shadow Mapping([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 15장 - Shadow Mapping을 듣고 정리한 내용입니다. 제목 그대로 그림자에 대한 포스팅이므로 그래픽스 공간상 빛의 효과가 어떻게 표현되는지 알고 보시면 좋을 거 같습니다. 2022.01.19 - [컴퓨터 그래픽스] - 컴퓨터 그래픽스 기초 - Fragment Shader part 2. Phong Lighting ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이번 강은 물체의 그림자를 어떻게 표현할 것인가를 다룹니다. 그래픽스에서 그림자는 필수적인 요소이죠. 사실적인 표현으로써도 물론이고, 각 물체 간의 관계를 이해하고 표현되는데도 쓰입니다. 아래 그림에서 (b)는 그림자의 위치에 따라 캐릭터가 땅에 착지하는 효과를 줄 수 있음을 보여줍니다. Two-pass.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 2. 7.
컴퓨터 그래픽스 - Normal Mapping([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 14장 - Normal Mapping을 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학의 기초적인 지식이 필요합니다. 이전에 Vertex Normal에 대해서 배워보았습니다. 그리고 Lighting에 대해서도 배웠죠. 이 두 가지를 이용해서 보다 간결하게 Texture를 자연스럽게 표현하는 것을 이번 강에서 설명합니다. 관련된 포스팅은 아래와 같습니다. 2022.01.17 - [컴퓨터 그래픽스] - 컴퓨터 그래픽스 기초 - Vertex representation, Affine transform([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 2022.01.19 - [컴퓨터 그래픽스] - 컴퓨터 그래픽스 기초 - Fragment Shader part 1. Texturing ([KUOC.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 2. 6.
컴퓨터 그래픽스 - Character Animation([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 13장 - Character Animation을 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학의 기초적인 지식이 필요합니다. 지난 시간까지는 어떻게 화면에서 지금까지 배운 transform들에 의해 물체가 작용하는지 보이는지, 배웠습니다. 이번 장에서는 object 단위라기보다는 더 복합적인 매쉬(캐릭터)를 그래픽스에서의 애니메이션을 어떻게 다루는 가에 대한 설명입니다. Skeleton 애니메이션에서 캐릭터를 다루는 가장 유명한 방법은 스켈레톤을 사용한 방식입니다. 우리 몸에서 뼈가 움직임의 범위를 결정하듯 아래 사진같이 매쉬로만 이루어진 (a)에 스켈레톤(b)나 좀 더 간략한 스켈레톤인 (c)를 (d)같이 임베딩(위치)시킨 뒤, (e)와 (f) 과정을 통해 매쉬와 매.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 2. 4.
[강화 학습 + 이미지 생성]Learning to Paint With Model-based Deep Reinforcement Learning - ICCV 2019 *저는 배우는 학생이라 도메인 지식이 얕습니다. 참고 정도만 부탁드립니다. Learning to Paint With Model-based Deep Reinforcement Learning은 ICCV 2019에서 발표된 논문입니다. 강화학습을 통해 그림을 그려주는 agent를 보여주는데요, 아래 먼저 논문 깃헙에 나와있는 결과를 가져왔습니다(맨 아래 링크). 이 그림만 봐도 논문에서 뭘 하고자 하는지는 이해하실겁니다. Abstract 논문 초록에서 먼저 하고자하는 바를 언급합니다. 바로 "사람이 그리는거 처럼" 기계가 그리게 하는 것이 이 논문의 목표입니다. "진짜 사진처럼"만드는 목표하고는 다르죠. 저자들은 이를 위해 강화학습을 이용하여 에이전트가 이미지를 순차적인 storke로 할 수 있도록 합니다. .. 공감수 1 댓글수 0 2022. 1. 25.
컴퓨터 그래픽스 - Screen-space Object Manipulation part 2. Bounding Volume and ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 12장 - Screen-space Object Manipulation을 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학의 기초적인 지식이 필요합니다. 2022.01.21 - [컴퓨터 그래픽스] - 컴퓨터 그래픽스 - Screen-space Object Manipulation part 1. Object Picking ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) part1과 이어지는 포스팅입니다. 저번 포스팅에는 화면상 어떤 물체를 클릭했을 때 screen space에서 object space까지 돌아가 Object와 클릭한 좌표에서 Z 축으로 뻗어나가는 Ray와의 상호작용에 대해 알아보았습니다. Bounding Volume 하지만 이전 포스팅에서 같이 Ray가 모든 Object에.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 21.
컴퓨터 그래픽스 - Screen-space Object Manipulation part 1. Object Picking ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 12장 - Screen-space Object Manipulation을 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학의 기초적인 지식이 필요합니다. 오늘은 Screen-space상의 Object가 어떻게 상호작용이 되는지 살펴보겠습니다. Object Picking 게임에서 화면 상에 어떤 Object를 클릭했을 때, 그 Object가 선택되는 것을 아실 겁니다. 이때 사용자가 클릭한 것은 지금 보고 있는 모니터, Screen space에서 클릭을 한 것이죠. 하지만 이전 포스팅을 통해 Rendering pipeline을 숙지하셨다면, Screen space에는 Object라는 개념이 없다는 것을 아실 겁니다. 단지 개별적인 pixel값만 존재할 뿐이죠. 어떠한 방법으로.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 21.
컴퓨터 그래픽스 - Quaternion ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 11장 - Quaternion을 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학과 복소수의 기초적인 지식이 필요합니다. 지난 포스팅까지는 그래픽스에서 어떻게 화면의 픽셀을 만들어 우리에게 보여주는지 그 Rendering pipeline을 배웠습니다. 이제부터는 지금까지 배운 그래픽스 공간에서 다양한 기능들이 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다. Keyframe Animation 어떤 애니메이션을 만들려면 매 프레임을 연속적으로 보이게 제작해야 할 것입니다. 그래픽스에서도 매 프레임을 만들어 주어야 할까요? 아닙니다. Keyframe이라고 부르는 주요한 부분(꺾이거나 변화하는 구간)을 표시해주고, 그 사이의 in-between frame을 보간(interpolate)하는 방법.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 1. 20.
컴퓨터 그래픽스 기초 - Output Merger ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 10장 - output merger을 듣고 정리한 내용입니다. 이번 포스팅은 Rendering Pipeline의 마지막 단계인 output merger에 대해 포스팅합니다. 이전 단계에 무슨 연산들로 마지막 frgment shader에서 어떤 값들이 출력되는지 알았다면 이번 포스팅은 쉽게 알고 넘어가실 수 있을 거 같습니다. Color buffer and Depth Buffer 강의에서 사용하는 툴인 OpenGL ES에서는 3가지 종류의 buffer가 있습니다. 바로 color buffer와 depth buffer 그리고 stencil buffer인데 강의에서는 위의 두 가지만 다룹니다. 먼저 Color Buffer는 pixel의 정보를 저장하는 memory.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 20.
컴퓨터 그래픽스 기초 - Fragment Shader part 2. Phong Lighting ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 9장 - Lighting을 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학, 빛의 성질에 대한 기초적인 지식이 요구됩니다. 이번 포스팅도 part 1에 이어 Fragment Shader에 대한 내용입니다. 저번에는 texture에 대해 다뤘지만, 이번 포스팅은 lighting에 관한 내용입니다. 좀 발전된 형태의 lighting 기법이 있는 거로 아는데 강의에서는 가장 유명하고 전통적인 Phong Lighting을 다뤘습니다. 우선 lighting은 그래픽스에서 빛과 물체의 상호작용을 말합니다. 실제 세상에서 어떤 물체 고유의 색상이 있지만 외부의 조명이 바뀌면 그 영향에도 색상이 바뀌는 것은 다들 아실 것입니다. 이와 같이 저번 포스팅에는 texturing을 통해 ob.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 1. 19.
컴퓨터 그래픽스 기초 - Fragment Shader part 1. Texturing ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 8장 - 이미지 텍스처링을 듣고 정리한 내용입니다. 이미지 처리의 기초적인 지식이 요구됩니다. 지난 강의에서는 rasterizer를 통해 fragment(pixel)이 생성되는 것에 대해 포스팅을 했습니다. 이번 포스팅은 이 fragment를 프로그래밍하는 fragment shader에 texturing과 lighting 중 texturing을 어떻게 잘 맵핑하는지에 대해 알아보겠습니다. Texture Coordinate 먼저 Texture(Color map)는 지금까지 알아온 vertex 정보와는 또 다른 정보입니다. 2D texture를 기준으로 vertex가 하나의 3차원 모양을 나타냈다면, Texture는 그 표면의 색상이나 무늬 정보로 볼 수 있죠... 공감수 1 댓글수 0 2022. 1. 19.
컴퓨터 그래픽스 기초 - Rasterizer ([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 7장- 레스터라이저를 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학의 기초적인 지식이 요구됩니다. 지난 강의에서는 위의 Rendering Pipeline에 vertex shader의 연산으로 clip space까지 되는 과정을 설명했습니다. 이번 포스팅은 이 clip space가 Rasterizer로 가서 무슨 연산이 일어나는지 알아보겠습니다. 이 부분은 하드웨어로 고정된 연산이 이루어지는 부분으로 따로 프로그래밍이 불가능한 부분이라 개념을 알고 넘어가면 될거 같습니다. Perspective Division 이전 포스팅에서는 vertex shader에서 아래 그림과 같이 Projection transform matrix(M_proj)을 통해 clip space로 가는 .. 공감수 1 댓글수 0 2022. 1. 18.
컴퓨터 그래픽스 기초 - Vertex shader([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 5장- 정점 처리를 듣고 정리한 내용입니다. 선형대수학의 기초적인 지식이 요구됩니다. 앞선 포스팅에는 vertex(정점) 들을 어떻게 정의되고 변환할 수 있는지를 알아보았습니다. 이번 포스팅에는 컴퓨터 그래픽스에서 이 정점들을 어떻게 처리하는지 알아보겠습니다. Rendering Pipeline 들어가기 앞서, Rendering Pipeline을 먼저 보겠습니다. 그림으로 나타내면 위와 같습니다. 이 파이프라인을 이해하는 것이 그래픽스를 이해하는 맥락의 중요한 핵심이라고 저는 생각합니다. 사전에 이 지식 없이 여러 정보를 봤다가 왜 이렇게 하는지 몰라서 이해가 안 됐던 기억들이 있습니다. 따라서, 앞으로의 포스팅은 위의 파이프라인 순서대로 쭉 진행된다고 보시면.. 공감수 3 댓글수 1 2022. 1. 18.
컴퓨터 그래픽스 기초 - Vertex representation, Affine transform([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 이 포스팅은 [KUOCW] 한정현 교수님 강의 3장 - 모델링, 4장 - 좌표계와 변환 내용 중 중요하다 생각한 부분을 정리했습니다. 선형대수학의 기초적인 지식이 요구됩니다. 1장 - 서론과 2장 - 수학기초는 넘어가겠습니다. 3강 Polygon Mesh 위의 사진은 구체를 나타내는 두 가지 표현법을 보여줍니다. 왼쪽은 함수를 이용해 나타낸 Implicit representation이고, 오른쪽은 polygon mesh로 나타낸 Explicit representation입니다. 이 중에서 컴퓨터 그래픽스에서는 polygon mesh를 사용하는데, 그 이유는 GPU가 polygon mesh를 사용하는데 최적화 되어있기 때문입니다. 또한 삼각형의 mesh가 가장 많이 사용되는 형태의 mesh이며, 보통 꼭지.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 1. 17.
컴퓨터 그래픽스 포스팅 시작([KUOCW] 한정현 교수님 강의) 딥러닝 기반의 그래픽스 응용 연구가 많은데, 막상 그래픽스 관련 지식없이 읽으려니 기초가 없어 잘 읽히지 않아 이번 기회에 아래 강의를 쭉 들어보려고 합니다. 작성 전에 출처를 강의와 자료의 출처 밝힙니다. 강의: [KUOCW] 한정현 교수님 강의 https://www.youtube.com/channel/UCfyXTCv0QlZxG1S1rteGI7A 2019-1학기 컴퓨터그래픽스 한정현 www.youtube.com 강의 자료: 한정현 교수님 연구실 홈페이지 http://media.korea.ac.kr/books/ Books · media lab Introduction to Computer Graphics with OpenGL ES Review and Recommendations 이 책의 영문 제목 “Int.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 1. 17.
강화 학습 - A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic) https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용이 주를 이룹니다. 또한, 이 포스팅에서 Neural Network(Deep Learning)에 대해서는 따로 설명하지 않겠습니다. 2022.01.11 - [강화 학습] - 강화 학습 - 정책 기반(Policy-based) 강화 학습, REINFORCE 알고리즘 2022.01.12 - [강화 학습] - 강화.. 공감수 6 댓글수 0 2022. 1. 14.
강화 학습 - A2C, Continuous A2C 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용이 주를 이룹니다. 또한, 이 포스팅에서 Neural Network(Deep Learning)에 대해서는 따로 설명하지 않겠습니다. 이번 포스팅은 명확하게 설명하지 못한 부분이 있습니다 ㅠ 2022.01.11 - [강화 학습] - 강화 학습 - 정책 기반(Policy-based) 강화 학습, REINFORCE 알고리즘 앞서 정책 기반 강화 학습과 그중 하나의 알고리즘인 REINFORCE 알.. 공감수 2 댓글수 2 2022. 1. 13.
강화 학습 - DQN https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용이 주를 이룹니다. 또한, 이 포스팅에서 Neural Network(Deep Learning)에 대해서는 따로 설명하지 않겠습니다. 이번에 소개할 DQN(Deep Q-Network)은 딥마인드(구글)이 "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning"라는 제목으로 201.. 공감수 6 댓글수 0 2022. 1. 12.
강화 학습 - 정책 기반(Policy-based) 강화 학습, REINFORCE 알고리즘 - REINFORCE 알고리즘https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용이 주를 이룹니다. 또한, 이 포스팅에서 Neural Network(Deep Learning)에 대해서는 따로 설명하지 않겠습니다. 가치 기반 방식과 정책 기반 방식의 차이 들아가기 전에 지금까지 로드맵을 그려보았습니다. 책의 내용에서 어느 정도 흐름이 있다고 생각했는데, 이번 .. 공감수 5 댓글수 0 2022. 1. 11.
강화 학습 - 딥 살사(Deep SARSA) 알고리즘 https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용이 주를 이룹니다. 이 포스팅에서 Neural Network(Deep Learning)에 대해서는 따로 설명하지 않겠습니다. 강화 학습과 더불어 또 하나의 큰 분야인데 강화 학습 주제에 곁들여 설명하기는 쉽지 않습니다. Nerual Network 부분을 모르신다면 다른 포스팅을 보시거나 관련 강의를 수강하시.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 1. 10.
강화 학습 기본 - 시간차 학습(Temporal-Difference Learning) part 2. 큐 학습(Q-Leaning) 이 포스팅은 Part1과 이어지는 포스팅입니다. 2022.01.09 - [강화 학습] - 강화 학습 기본 - 시간차 학습(Temporal-Difference Learning) part 1. 살사(SARSA) 또한, 해당 포스팅은 아래의 책을 보고 정리한 내용입니다. 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 지금까지의 흐름을 간략하게 정리하겠습니다. MDP를 통해 연속 결정 문제를 풀어야 함. ->먼저 다이나믹 프로그래밍이 제안됨. 다이나믹 프로그래밍의 한계는 막대한 계산.. 공감수 4 댓글수 0 2022. 1. 10.
강화 학습 기본 - 시간차 학습(Temporal-Difference Learning) part 1. 살사(SARSA) https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용입니다. 이전 포스팅(몬테카를로 근사:https://wnthqmffhrm.tistory.com/7) 서론에서, 충분히 많은 에피소드를 통해 다이나믹 프로그래밍과 달리 환경에 대한 정보 없이도 마르코프 결정 과정을 풀어 나갈 수 있음을 확인했습니다. 하지만 몬테카를로 방식에는 단점이 있습니다. 바로 하나의 에.. 공감수 2 댓글수 1 2022. 1. 9.
강화 학습 기본 - ε-탐욕 정책(ε-greedy Policy) 그리고 ε-decay https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용입니다. 다음 포스팅 전에 ε-greedy 정책에 대해 포스팅 해보려 합니다 직전 포스팅인 몬테카를로 근사를 설명하면서 이 부분도 병렬적으로 이해가 되어야 도움이 될거 같습니다. ε-greedy 정책 강화 학습에서 에이전트는 주로 greedy 정책을 사용합니다. 학습하면서 얻은 가치 함수 중 가장 큰 값을 .. 공감수 6 댓글수 0 2022. 1. 7.
강화 학습 기본 - 몬테카를로 근사(Monte Carlo Approximation) https://wikibook.co.kr/reinforcement-learning/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습: 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 “강화학습을 쉽게 이해하고 코드로 구현하기” 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명한다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지 wikibook.co.kr 해당 포스팅은 위의 책을 보고 정리한 내용입니다. 제 마음대로 하는 제목이지만, 강화학습 기초->기본으로 넘어왔습니다. 이전 포스팅까지는 강화 학습을 하기까지의 개념과 배경을 알아왔고, 이제부터 학습의 영역이라고 생각 했기 때문입니다. MDP라 부르는 마르코프 결정 과정(MDP 포스팅: https://wnthqmffhrm.tistory.com/4?.. 공감수 3 댓글수 0 2022. 1. 6.

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