배우기
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CH1
1. Introduction
1.1 Quick review of Single-Agent RL
1.2 Multi-agent and Game Theory
1.3 Known Environments in MARL
CH2
2. Problems in MARL
2.1 Problem definition in MARL
2.2 Information in MARL
2.3 Types of MARL Problems
CH3
3. Emergent Behavior
3.1 Complexity via Competition
3.2 Sparse reward problem
3.3 Opponent selection
3.4 Randomizing environments
CH4
4. More MDRL Algorithm
4.1 MADDPG
4.2 COMA
응용하기
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PART1
1. 강화학습을 통한 Snake 학습시키기
1.1 Previous Approaches
1.2 Single-Agent Algorithm in Multi-Snake
PART2
2. MARLenv 소개
2.1 MARLenv 가이드
Snake Game을 통해 보는
멀티 에이전트
강화학습 튜토리얼
머신러닝 연구소
KC-ML2
에서 제작한 강화학습 튜토리얼 입니다.
Snake Game과 함께하는 멀티에이전트 강화학습 공부 지금 시작해보세요!
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이용사례
