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훈련 및 검증

강화 학습 에이전트 훈련 및 시뮬레이션하기

강화 학습 에이전트는 최적의 정책을 학습하기 위해 반복적인 시행착오 과정을 거치면서 환경과 상호 작용합니다. 에이전트는 훈련이 진행되는 동안 정책 표현의 파라미터를 조정하여 장기 보상을 최대화합니다. Reinforcement Learning Toolbox™는 시뮬레이션을 통해 에이전트를 훈련하고 훈련 결과를 검증하는 함수를 제공합니다. 자세한 내용은 Train Reinforcement Learning Agents 항목을 참조하십시오.

강화 학습 디자이너강화 학습 에이전트 설계, 훈련 및 시뮬레이션

함수

trainTrain reinforcement learning agents within a specified environment
rlTrainingOptionsOptions for training reinforcement learning agents
simSimulate trained reinforcement learning agents within specified environment
rlSimulationOptionsOptions for simulating a reinforcement learning agent within an environment
inspectTrainingResultPlot training information from a previous training session

블록

RL Agent강화 학습 에이전트

도움말 항목

훈련 및 시뮬레이션 기본 사항

강화 학습 디자이너 앱 사용하기

다중 프로세스 및 GPU 사용하기

MATLAB 환경에서 에이전트 훈련하기

Simulink 환경에서 에이전트 훈련하기

다중 에이전트 훈련

제어 사양에서 보상 생성하기

모방 학습

사용자 지정 에이전트 및 훈련 알고리즘