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강화학습: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 완전 정복

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)는 이 강화학습 분야에서 연속적인 행동 공간을 다루기 위해 개발된 알고리즘입니다. DDPG는 딥러닝의 강력함과 정책 기반 방법의 효율성을 결합하여 복잡한 환경에서도 학습할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다.🤖 DDPG란 무엇인가요? (What is DDPG?)DDPG는 Actor-Critic (액터-크리틱) 알고리즘의 일종으로, Actor (액터)와 Critic (크리틱) 두 개의 신경망을 사용합니다. Actor는 환경에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 정책을 학습하고, Critic은 주어진 상태에서 액션의 가치를 평가합니다. DDP..
강화학습 2025. 4. 6. 09:49
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