1. 강화학습 하려면 상태값으로 줄 입력 데이터랑, 모델 행동 정의랑, 모델 행동별 강화/처벌 알고리즘 함수만 구현하면 됨??
2. 여기 입력데이터는 동영상데이터 줄건데 cnn+lstm으로 전처리 해주고?
+ 왜 cnn+lstm으로 전처리하냐는말 했냐면..
cnn은 단순 이미지특징 추출에만 사용할수 있어서 추출된 이미지를 다른모델에 입력데이터로 활용하면 이미지 크기가 줄어 연산량은 줄어들고 특징만 잘 추출했기떄문에 모델성능이 향상된데.
그리고 강화학습 혼자만으론 시간적 연속성을 학습못하기때문에, lstm같은 순환신경망이랑 결합해줘야한데. 그래서 cnn+lstm으로 전처리한걸 강화학습 모델에 전달하라고 하길레 이렇게 적은거야..
나도 강화학습은 잘모른다만 글 쓰는거 보아하니 지식이 전무한거 같은데 ai쪽은 지식 전무하면 접근하기조차 쉽지 않아. 여기다가 물어보기 보다는 차라리 유튭에 강화학습 검색해서 괜찮은 영상 하나 잡고 천천히 따라해보기를 권장함.
입문서적 공부하고있는데 여기 cnn이랑 lstm만 있고 강화학습 부분이 없어.. 이책 다보고 강화학습책 보기전에 개념이 저게 맞나 싶어서. 내부적으론 뭐 심층신경망이랑 라이브러리들이 지알아서 다해주는거 아녀?
딥러닝 입문서적 같은데 cnn lstm과는 결이 좀 다른 학습이야 다만 나도 잘 모르는 부분이니 밑에 창업게이가 하는 말 잘들어보도록
창업게이 대답하긴 하는거야? 저번에 질문받는단 글도 하나도 댓글 안달더만...
원하는 기능이 동영상에서 특정 오브젝트를 추적하는거라면 강화학습의 영역보다는 컴퓨터 비전의 영역일거야 yolo 모델을 찾아보도록 강화학습은 나도 잘 모르겠다.
그리고 니가 취미로써 접근하는건지 직업으로써 접근하는건지는 모르겠으나 이쪽 공부 계속하려면 니가 스스로 찾는 방법을 알아야 한다. 댓글로 답변이 없으면 gpt라도 찾아보고 구글링도 해보고 유튜브 검색해보고 니가 할 수 있는 모든 방법 다 동원해서 방법을 찾아라.
gpt 활용해서 배우고있긴 한데 gpt가 이게 문제야. 걔가 말하길 강화학습 혼자만으론 시간적 연속성 구분못해서 게임같은거 강화학습 시킬때 게임화면 데이터를 cnn으로 이미지특징 추출해서 lstm 결합시킨뒤 강화학습 모델에 전달하라 그러거든. 그게 강화학습에 줄 데이터를 cnn+lstm으로 전처리 하는거 아냐? 물어보면 gpt는 맞다그래. 근데 실전에선 내가 이렇게말하면 뭔소리함? 이러거든.
항상 교차검증 2차검증이란게 필요한거같애
cnn이랑 lstm으로 전처리를 한다는 게 무슨말임?
아.. 원하는 기능이 동영상 데이터에서 오브젝트 추적이거든.. 그래서 이미지처리 cnn이랑 시간적학습 lstm 필요한것같아서 사실 잘 몰라 입문서보고 공부중인데 개념정립하려고 물어본거야
원하는 기능에 점프킹같은 현대 게임 학습도 포함되잇어서 그런데 강화학습 '환경'에 화면데이터를 전달할떄 cnn lstm둘다 꼭 필요한거아냐? cnn으로 이미지특징 추출만 하고 lstm 결합 안하면 강화학습은 시간적 연관성 구분못한다길레
cnn레이어랑 lstm을 결합한 모델을 너가 점프킹 데이터를 만들어서 학습을 시킨다는거야? "cnn이랑 lstm으로 전처리" 한다는 말이 뭔말인가 해서
ㅇㅇ 하고싶은게 동영상에서 오브젝트 추적도 있고 현대게임 학습시키기등 다양해서 강화학습 해보고싶은데 내가 해보고싶은건 다 입력데이터가 픽셀데이터라서. cnn이 지도학습 말고도 그냥 이미지특징 추출하는데 쓸수있다길래. 동영상의 프레임데이터를 cnn으로 이미지특징 추출한뒤 lstm거쳐서 '시간적 패턴정보를 포함한 이미지특징' 데이터를 딥러닝모델의 '상태'로 전달해주면 된다고 누가 그랫어 근데 그것보다 궁금한건 내글 첫째줄부분 개념이 맞는건지 인데 ㅠㅠ 내가 질문을 제대로 안해서 다들 둘째줄 부분만 대답해주고있네..