Self-Supervised

[강화학습] Dealing with Sparse Reward Environments - 희박한 보상 환경에서 학습하기

※ 아래 링크의 내용을 공부하며 한국어로 정리한 내용입니다. Reinforcement Learning: Dealing with Sparse Reward Environments Reinforcement Learning (RL) is a method of machine learning in which an agent learns a strategy through interactions with its environment… medium.com 1. Sparse Reward Sparse Reward(희박한 보상) : Agent가 목표 상황에 가까워졌을 때만 긍정 보상을 받는 경우 현재 실험 환경 세팅과 같음 Curiosity-Driven method agent가 관심사 밖의 환경에도 동기를 받도록 Curric..