앎을 경계하기

Machine Learning/Unity ML-Agent 2

텐서플로와 유니티 ML-Agent로 배우는 강화학습(1-2) ML-Agents 개요

Brain 모든 에이전트에 할당해야하는 요소. 에이전트가 환경에서 어떠한 행동을 하기 위해서는 꼭 이 브레인이 필요하다. Player Brain Heuristic Brain Learning Brain 공통 요소 Copy Brain Parameters from 다른 브레인의 파라미터를 복사할 때 사용한다. Vector Observation Space Size와 Stacked Vectors를 설정할 수 있다. space size : AddVectorObs로 추가했던 observation의 수와 동일하게 설정해줘야한다. 값이 동일하지 않으면 에러가 발생한다. stacked size : observation을 설정한 stacked size 값만큼 이어붙여서 observation vector수가 늘어나게 되며 이..

텐서플로와 유니티 ML-Agent로 배우는 강화학습(1-1) ML-Agents 개요

참고 도서 - 텐서플로와 유니티 ML-Agent로 배우는 강화학습 포스팅은 해당 도서를 공부 하면서 정리 목적으로 작성되었습니다. 문제 시 삭제하도록 하겠습니다. 유니티 ML-Agents 유니티 ML-Agents를 사용하는 방법 유니티 ML-Agents의 내장 알고리즘 사용하기 ML-Agents를 이용해 환경을 제작하고 빌드한다. 해당 환경의 에이전트를 기본적으로 제공하고 있는 알고리즘을 이용해 학습시킨다. 학습이 완료된 딥러닝 모델이 nn 확장자를 가진 파일로 저장된다. nn 파일을 유니티 환경 내 에이전트에게 적용한다. 파이썬으로 구성한 에이전트를 사용하기 파이썬으로 구성된 강화학습 알고리즘을 이용해서 상태에 맞는 행동을 선택한다. 선택한 행동을 유니티 환경의 에이전트에게 전달한다. 에이전트는 전달받..