유전 알고리즘으로 미로찾기풀듯 정햐진 문제를 푸는게 아니라 그때그때 상황을 인지해서 이에 대응하는 형식으로 진화시키려고 하는데
예를들어 snake game이라고 뱀 조종하면서 사과먹으면 몸통 길어지고 하는거 알거야
거기에서 사과가 나오는 위치를 정해놓은채 진화시키면 사과가 다르게 나오는 상황에서는 적용 안되잖아
그래서 사과의 위치가 랜덤이라도 잘 먹고 잘 크도록 진화시키려고 해. 내가 이과라 말솜씨가 없어 이해갈련지는 모르겠네
어쨌든 이런 상황에서는 뱀에게 주변 상황을 인지할 수 있는 능력을 줘야되잖아? 시각이라든지 이런거
그래서 시각정보를 받아들이는 유전자랑 행동을 하는 유전자 이렇게 분류해서 시각정보의 집합과 행동의 집합을 함수처럼 연결하려는데 이렇게해도 잘 작동할까?
고2학생이 연구하기에는 너무 어려운 주제인가?
아니면 관련된 알고리즘좀 있음?
도움좀..ㅠ 잘되면 연구결과 정리해서 올림
- dc official App
여기서 그런걸 질문하는게 병신짓
어디서 질문해야댐... - dc App
과고선생님
느그학교 뒀다 뭐하노
선생이 알아봐야 얼마나 알겠냐 알만한 사람 컨택해주는게 할일 아니냐?
이게 Rne였으면 대학교수 부를수는 있는데 그냥 개인적으로 대회준비하는거라... 그리고 선생님도 이런건 잘 모르시는 것 같음 - dc App
을 결정하는 policy가 하나의 state, action, reward로 이루어져있는 함수라는 개념을사용안함. 그냥 policy를 막무가내로찾는거임. 그리고 agent가 여러 환경에서 놓여있는상황에서 어떠한 transition probability(다음 state전이확률)을 가지고 다른환경으로 움직이는지 연구안함(하나의 value of state동안)
그럼 RL을 찾아보면 되는거겠네 도와줘서 고마워 카톡방에는 내일 질문해야겠당 - dc App
그리고 뱀한테 시각정보를주는게아니라 저 cartesian base에있는 좌표들에대한 정보와 벽인 obstacle쪽으로 이동하면 reward가 -가되는걸로 한다겠지
cartesian base가 사과의 위치겠지? 근데 내 연구주제에서는 뱀이 맵 전체를 파악할수 있는게 아니라 머리방향(그니깐 눈이 향하는 방향)만 볼 수 있게 설정하려그래...연구주제가 세포진화 시뮬레이션이거든 - dc App
Evolutionary algorithm쪽 관심있으면 Evolution strategies as a scalable alternative to RL 이거봐라
그래서 시각정보를 받아들이는 유전자랑 행동을 하는 유전자 이렇게 분류해서 시각정보의 집합과 행동의 집합을 함수처럼 연결하려는데 뭐 애처에 시각정보가아니긴하지만, 저런 함수를. RL에서는 Reward function이라함. R(state현재, action, 미래 state)를 파라미처로받는
Cartesian base := 2th dimensional 에존재하는 모든 linear combination , SPAN이라는거 그렇게 할 수 있음. Reward mazimizing policy로
그리고 나 이제감. 더궁금한건 오픈2톡
늦은시간에 고마워 도움 많이됐어... 잘자! - dc App