move84

강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야는 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 방법을 연구합니다. Soft Actor-Critic (SAC)은 이 분야에서 최근 각광받는 알고리즘 중 하나입니다. SAC는 안정적인 학습과 효율적인 탐색을 가능하게 하여 복잡한 환경에서도 좋은 성능을 보입니다. 이 글에서는 SAC 알고리즘의 핵심 개념, 작동 방식, 그리고 구현 예시를 자세히 살펴보겠습니다.— 🚀 SAC의 기본 개념 (Basic Concepts of SAC)SAC는 액터-크리틱 (Actor-Critic) 기반의 강화 학습 알고리즘입니다. 액터는 환경에서 행동을 선택하는 역할을 담당하고, 크리틱은 선택된 행동의 가치를 평가합니다. SAC는 여기에 엔트로피 (..

🌟 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 분야에서 Soft Actor-Critic (SAC) 알고리즘은 최근 몇 년 동안 큰 주목을 받고 있다. SAC는 효율적인 탐색 (exploration)과 안정적인 학습을 가능하게 하여 복잡한 환경에서의 문제 해결 능력을 향상시킨다.🤔 SAC의 기본 개념SAC는 actor-critic (행위자-평가자) 기반의 off-policy (오프-폴리시) 강화 학습 알고리즘이다. 기존의 actor-critic 알고리즘과 달리, SAC는 entropy (엔트로피)를 보상 함수에 추가하여 정책의 무작위성을 장려한다. 엔트로피는 정책의 불확실성을 측정하는 지표로, 높은 엔트로피는 정책이 다양한 행동을 시도하도록 유도하여 탐색을 촉진한다. 핵심 개념:Ac..