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강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 분야입니다. 정책 최적화(Policy Optimization)는 이러한 정책을 개선하는 중요한 방법론 중 하나입니다. 이 글에서는 정책 최적화에서 KL-발산(KL-Divergence)을 활용하는 방법에 대해 알아보고, 그 중요성과 실용적인 예시를 살펴보겠습니다. 🧐 정책 최적화란 무엇인가요? (What is Policy Optimization?)정책 최적화는 강화 학습에서 정책(Policy)을 직접적으로 개선하는 방법입니다. 정책은 주어진 상태에서 에이전트가 어떤 행동을 할지 결정하는 함수입니다. 정책 최적화의 목표는 에이전트가 환경과의 상호 작용을 통해 얻는 누적 보상(Cu..

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 분야입니다. 이 글에서는 강화학습 알고리즘 중 하나인 Trust Region Policy Optimization (TRPO, 신뢰 영역 정책 최적화)에 대해 자세히 알아보겠습니다. TRPO는 정책 최적화(Policy Optimization) 기법의 한 종류로, 정책 업데이트 시 안정성을 확보하여 학습 효율을 높이는 데 기여합니다. 🧐 TRPO란 무엇인가요? (What is TRPO?)TRPO는 정책 기울기(Policy Gradient) 방법을 사용하여 정책을 학습합니다. 정책 기울기 방법은 정책 파라미터를 업데이트하여 더 높은 보상을 얻도록 에이전트를 유도합니다. 그러나, 정책을 대폭..