분류 전체보기302 n-step TD vs n-step Q-learning 기존 td learning은 다음 스텝에 보상까지만 본 on-policy알고리즘이었다.여기서 n-step은 결론적으로 n-step까지에 보상을 본 on-policy알고리즘이라고 할 수 있을 것이다2-step td learning일때 식을 의미하게 된다.반면에 q-learning은 이와 비슷하지만 off-policy알고리즘이기 때문에 behaivor policy와 target policy가 다르게 된다.따라서 behavior policy와 target policy를 다르게 생각해서 sampling을 해줘야한다.behavior policy를 q라고 두고 target policy를 p라고 두고 importance sampling을 해준다면 2-step q learning은 다음과 같이 변하게 된다. 위에 Q-.. 2025. 1. 12. [2025-1] 임재열 - Unidirectional/Bidirectional LSTM, TCN(Temporal Convolution Network) - Unidirectional LSTM(Long Short-Term Memory)는 1997년 Sepp Hochreiter가 제안- Bidirectional LSTM는 2005년 Alex Gravesa와 J ̈urgen Schmidhubera가 제안- TCN(Temporal Convolutional Network)는 2018년 Shaojie Bai 등이 제안 [(Unidirectional) LSTM]https://glossary.midtown.ai/assets/l/long_short_term_memory_paper.pdf [Bidirectional LSTM]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608005001206?casa_token=xM-F.. 2025. 1. 11. [2025-1] 박서형 - Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision https://arxiv.org/abs/2103.00020 Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionState-of-the-art computer vision systems are trained to predict a fixed set of predetermined object categories. This restricted form of supervision limits their generality and usability since additional labeled data is needed to specify any other visual coarxiv.org Clip은 기존의 비전 방식과 다르게 라벨과 이미지 쌍.. 2025. 1. 11. [2025-1] 박제우 - Anomaly Detection in IoT Sensor Energy Consumption Using LSTM Neural Networks and Isolation Forest 출처 : https://ieeexplore.ieee.org/document/10756980Q. Vo, P. Ea, S. Benzouaoua, O. Salem, and A. Mehaoua, “Anomaly Detection in IoT Sensor Energy Consumption Using LSTM Neural Networks and Isolation Forest,”서론: 본 연구는 IoT 센서를 통해 수집된 에너지 소비량의 이상치를 측정하고 미래의 소비를 예측하기 위한 모델을 고안하기 위해 LSTM 모델과 Isolation Forest 모델을 사용했다. IoT는 정보화 시대에서 차지하고 있는 비중이 큰 만큼 이를 올바르게 유지 보수 하는 것은 필수적인 과제이다. 특히 의료 시스템에서 IoT 기술은 환.. 2025. 1. 11. 이전 1 ··· 41 42 43 44 45 46 47 ··· 76 다음
