AVL 트리 AVL 트리 (Adelson-Velsky and Landis tree)는 이진 탐색 트리가 데이터 삽입 순서로 인해 선형적인 형태의 트리가 되는 것을 방지하고자 스스로 균형을 잡는 이진 탐색 트리를 말한다. 두 자식 서브 트리의 높이는 항상 최대 1만큼 차이 난다는 특징이 있다. (균형 이진 트리의 일종) 데이터 삽입, 삭제시 균형이 항상 맞도록 트리 일부를 왼쪽 혹은 오른쪽으로 회전시킨다 (리밸런싱). 🔹가장 처음 나온 자가 균형 이진 트리 🔹red-black tree보다 균형은 훨씬 잘 잡힘 🔹red-black tree보다 삽입, 삭제가 느림 🔹서브 트리 높이 차이가 1보다 커지면 회전(리밸런싱) 통해 차이 줄임 💡탐색, 삽입, 삭제 시간 복잡도: O(logN) Balance Factor..
wikibook.co.kr/rlrev/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 (개정판): 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명합니다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지기 시작했다. 하지만 처음 강화학습을 공부하는 wikibook.co.kr ※본문 내용은 위의 책들을 요약·정리한 것이 포함되어있습니다. 저번 포스팅에서 MDP를 통해 순차적 행동 결정 문제를 수학적으로 정의했다. 이제 에이전트가 최적 정책을 찾아 문제를 해결하면 되는데, 에이전트가 특정 상태에서 행동을 선택하는 기준이 되는 것이 가치함수이다. 가치함수(상태 가치함수) 강화 학습에서 학습의 기준이 되는 것이 보상이라고 전 포스팅에서 언급했었다. 보상을 ..
wikibook.co.kr/rlrev/ 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 (개정판): 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능 강화학습의 기초부터 최근 알고리즘까지 친절하게 설명합니다! ‘알파고’로부터 받은 신선한 충격으로 많은 사람들이 강화학습에 관심을 가지기 시작했다. 하지만 처음 강화학습을 공부하는 wikibook.co.kr wikibook.co.kr/tensorflow-mlagents/ 텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습: 다섯 가지 게임을 제작하며 살펴보는 심층 강화 강화학습 환경을 제작하고 심층강화학습 알고리즘까지 직접 구현한다! 알파고 이후 강화학습이 많은 사람들에게 관심을 받기 시작했다. 더불어 직접 시뮬레이션 환경을 제작하여 강화학습을 wikibook.co.kr ※본문 내..
