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OpenRL (강화학습연구실)

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운영방법

주 1회씩 모여 1편의 논문 세미나를 진행합니다. (목 7:30 ~ 9:30)

발표할 논문 주제와 순서는 서로 협의해서 결정합니다

연구원 모집 안내

강화학습에 관심있는 모든 분들

참여방법

modu@modulabs.co.kr  로

성함/이메일주소/전화번호/참여희망하는 스터디모임명
을 적어 보내주세요.

자세한 안내사항을 회신해 드립니다.

 

참가금액

44,000원/월

(정기모임연구원,월연구원은 33,000원/월)

 

랩짱

김성필 (모두의연구소, 연구원)

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21 강화학습 논문 웹사이트 모음 xelgana 2016.10.28 1395
20 Monte-Carlo Tree Search 코드 [3] file 이영무 2016.10.06 1754
19 2016. 9. 1. Asynchronous 발표 자료 [1] file 최한철 2016.09.10 401
18 2016. 9. 1. 발표자료 [3] 최한철 2016.08.29 465
17 Fundamental of Reinforcement Learning 링크 이웅원 2016.08.24 1046
16 2016.08.18 OpenRL 발표자료 file 이웅원 2016.08.17 732
15 강화학습 그리고 OpenAI - 4: CartPole with Policy Gradient (2) Code Review [5] file 이웅원 2016.07.20 4964
14 강화학습 그리고 OpenAI - 4: CartPole with Policy Gradient (1) Policy Gradient [9] file 이웅원 2016.07.15 9765
13 강화학습 그리고 OpenAI - 3: CartPole with Deep Q Learning (4) Code Review file 이웅원 2016.07.14 7901
12 강화학습 그리고 OpenAI - 3: CartPole with Deep Q Learning (3) TensorFlow 이웅원 2016.07.13 3725
11 강화학습 그리고 OpenAI - 3: CartPole with Deep Q Learning (2) DQN file 이웅원 2016.07.13 5569
10 강화학습 그리고 OpenAI - 3: CartPole with Deep Q Learning (1) CartPole example file 이웅원 2016.07.12 6134
9 DQN 발표자료 file 플룻 2016.07.11 916
8 강화학습 그리고 OpenAI - 2: Intro to Reinforcement Learning (2) Q Learning [4] file 이웅원 2016.07.08 14835
7 강화학습 그리고 OpenAI - 2: Intro to Reinforcement Learning (1) MDP &Value Function [2] file 이웅원 2016.07.04 16408
6 강화학습 그리고 OpenAI - 1: Introduction to OpenAI [3] file 이웅원 2016.07.01 19172
5 Reinforcement Learning by Sutton Chapter 5~16 file 마르코프김 2016.07.01 550
4 Reinforcement Learning by Sutton Chapter 1~4 [1] file 마르코프김 2016.06.30 2107