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How is reinforcement learning related to genetic algorithms?
Answer (1 of 4): Reinforcement learning (RL) attempts to maximise the expected sum of rewards (as per a pre-defined reward structure) obtained by the agent. It does so by learning a value (or action-value) function which is updated using information obtain
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RL은 에이전트로부터 얻은 reward의 합계를 최대하기 위해 시도한다. Q function을 사용해서.
GA는 무작위로 생성된 solution으로 시작해서 자연 선택 원리를 사용하여 솔루션을 발견한다. 그 선택은 다음 세대에 선발될 확률이 높아진다. mutation이나 crossover 영향을 받는다.
GA는 heuristics, RL은 gradient-based update
experience replay는 RL에만 있다. (stored and recalled)
둘 다 nature-inspired, gooood soultion을 찾기 위해 시도함
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