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목록매개변수 잡음 (1)
move84
강화 학습: 탐험을 위한 Parameter Noise
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 일련의 의사 결정을 배우는 머신러닝 패러다임입니다. 탐험과 활용 사이의 균형은 RL의 핵심 과제입니다. 에이전트는 새로운 행동을 탐험(Exploration)하여 환경에 대한 지식을 넓히는 동시에, 현재까지의 지식을 활용(Exploitation)하여 보상을 최대화해야 합니다. Parameter Noise(매개변수 잡음)는 탐험을 위한 효과적인 전략 중 하나입니다. 이 블로그 게시물에서는 Parameter Noise가 무엇이며, 어떻게 작동하고, RL 문제에서 탐험을 개선하는 데 어떻게 사용되는지 자세히 살펴보겠습니다.— 🤖 Parameter Noise 란? (What is Parameter N..
강화학습
2025. 4. 9. 06:58