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품목정보
| 발행일 | 2020년 03월 31일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 664쪽 | 1290g | 188*245*33mm |
| ISBN13 | 9791190665179 |
| ISBN10 | 1190665174 |
리처드 서튼,앤드류 바르토 저 / 김성우 역
|
제이펍
|
2020년 03월 31일
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- IT 모바일 top100 9주
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- 2021 대한민국학술원 우수학술도서
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저자 소개 (3명)
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이 책이 처음 출간된 1998년 이후로 20년 동안 인공지능 기술은 엄청나게 발전했다. 강화학습을 비롯한 기계학습 기술의 발전은 인공지능의 발전에 큰 동력을 제공해 주었다. 기계학습 기술의 발전에는 컴퓨터의 계산 능력이 눈부시게 향상된 것이 한몫을 했지만, 새로운 이론과 알고리즘의 개발 또한 중요한 역할을 했다. 이러한 변화가 있었음에도 이 책의 2판 작업이 오랜 시간 지체되어 2012년이 되어서야 작업을 시작할 수 있었다. 2판의 목적은 이 책을 처음 출간했을 때와 다르지 않다. 즉, 관련된 모든 분야의 독자들이 강화학습의 핵심 개념과 알고리즘을 쉽고 명료하게 이해할 수 있도록 하는 것이다.
--- 「머리말」 중에서
다음과 같은 학습 문제를 생각해 보자. k개의 서로 다른 옵션이나 행동 중 하나를 반복적으로 선택해야 한다. 매 선택 후에는 숫자로 된 보상이 주어진다. 이때 보상을 나타내는 값은 선택된 행동에 따라 결정되는 정상 확률 분포(stationary probability distribution, 시간에 따라 변하지 않는 확률 분포_옮긴이)로부터 얻어진다. 선택의 목적은 일정 기간, 예를 들면 행동을 1,000번 선택하는 기간 또는 1,000개의 시간 간격(time step) 동안 주어지는 보상의 총량에 대한 기댓값을 최대화하는 것이다.
--- p.32
또 다른 합리적인 답변은 상태 A를 한 번 마주쳤고 그에 따른 이득이 0이어서 V(A)의 값을 0으로 추정했다는 사실을 단순히 관찰하는 것이다. 이 답변은 일괄 몬테카를로 방법이 주는 답변이다. 이것이 훈련 데이터에 대한 최소 제곱 오차를 도출하는 답변이라는 점에 주목하라. 사실, 이 답변은 훈련 데이터에 대해 0의 오차를 도출한다.
--- p.155
과다 적합은 제한된 훈련 데이터에 기반하여 많은 자유도를 갖고 함수를 조정하는 모든 함수 근사 방법에서 문제가 된다. 제한된 훈련 데이터에 구속받지 않는 온라인 강화학습에서는 이러한 문제가 덜하지만, 효과적으로 일반화하는 것은 여전히 중요한 이슈다. 과다 적합은 일반적으로 ANN이 갖는 문제이지만, 아주 많은 수의 가중치를 갖는 경향성 때문에 심층 ANN의 경우에는 더 심각한 문제가 된다.
--- p.272
레스콜라-바그너 모델 같은 시행 단계 모델과는 반대로, TD 모델은 실시간real-time 모델이다. 레스콜라-바그너 모델에서 단일 단계 t는 전체 조건화 시도를 나타낸다. TD 모델은 조건화 시도가 발생하는 시간 도중에 어떤 일이 일어나는지 또는 조건화 시도 사이에 무엇이 발생하는지에 관한 자세한 사항들에 신경 쓰지 않는다. 각각의 조건화 시도 과정 중에 동물은 특정한 시각에 특정한 기간 동안 발생하는 다양한 자극을 경험할 수도 있다.
--- 「머리말」 중에서
다음과 같은 학습 문제를 생각해 보자. k개의 서로 다른 옵션이나 행동 중 하나를 반복적으로 선택해야 한다. 매 선택 후에는 숫자로 된 보상이 주어진다. 이때 보상을 나타내는 값은 선택된 행동에 따라 결정되는 정상 확률 분포(stationary probability distribution, 시간에 따라 변하지 않는 확률 분포_옮긴이)로부터 얻어진다. 선택의 목적은 일정 기간, 예를 들면 행동을 1,000번 선택하는 기간 또는 1,000개의 시간 간격(time step) 동안 주어지는 보상의 총량에 대한 기댓값을 최대화하는 것이다.
--- p.32
또 다른 합리적인 답변은 상태 A를 한 번 마주쳤고 그에 따른 이득이 0이어서 V(A)의 값을 0으로 추정했다는 사실을 단순히 관찰하는 것이다. 이 답변은 일괄 몬테카를로 방법이 주는 답변이다. 이것이 훈련 데이터에 대한 최소 제곱 오차를 도출하는 답변이라는 점에 주목하라. 사실, 이 답변은 훈련 데이터에 대해 0의 오차를 도출한다.
--- p.155
과다 적합은 제한된 훈련 데이터에 기반하여 많은 자유도를 갖고 함수를 조정하는 모든 함수 근사 방법에서 문제가 된다. 제한된 훈련 데이터에 구속받지 않는 온라인 강화학습에서는 이러한 문제가 덜하지만, 효과적으로 일반화하는 것은 여전히 중요한 이슈다. 과다 적합은 일반적으로 ANN이 갖는 문제이지만, 아주 많은 수의 가중치를 갖는 경향성 때문에 심층 ANN의 경우에는 더 심각한 문제가 된다.
--- p.272
레스콜라-바그너 모델 같은 시행 단계 모델과는 반대로, TD 모델은 실시간real-time 모델이다. 레스콜라-바그너 모델에서 단일 단계 t는 전체 조건화 시도를 나타낸다. TD 모델은 조건화 시도가 발생하는 시간 도중에 어떤 일이 일어나는지 또는 조건화 시도 사이에 무엇이 발생하는지에 관한 자세한 사항들에 신경 쓰지 않는다. 각각의 조건화 시도 과정 중에 동물은 특정한 시각에 특정한 기간 동안 발생하는 다양한 자극을 경험할 수도 있다.
--- p.423
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