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<p align="center"><img width="90%" src="images/Reinforcement-Learning.png" /></p>RLCode팀이 직접 만든 강화학습 예제들을 모아놓은 Repo 입니다. 영문 (English)
Pull Request는 언제든 환영입니다. 문제나 버그, 혹은 궁금한 사항이 있으면 이슈에 글을 남겨주세요.
필요한 라이브러리들 (Dependencies)
- Python 3.5
- Tensorflow 1.0.0
- Keras
- numpy
- pandas
- pillow
- matplot
- Skimage
- h5py
설치 방법 (Install Requirements)
pip install -r requirements.txt
목차 (Table of Contents)
Grid World - 비교적 단순한 환경인 그리드월드에서 강화학습의 기초를 쌓기
- 정책 이터레이션 (Policy Iteration)
- 가치 이터레이션 (Value Iteration)
- 몬테카를로 (Monte Carlo)
- 살사 (SARSA)
- 큐러닝 (Q-Learning)
- Deep SARSA
- REINFORCE
CartPole - 카트폴 예제를 이용하여 여러가지 딥러닝을 강화학습에 응용한 알고리즘들을 적용해보기
Atari 브레이크아웃 - 딥러닝을 응용하여 좀더 복잡한 Atari 브레이크아웃 게임을 마스터하는 에이전트 만들기