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딥러닝: 학습 안정성을 위한 Double DQN

🤖 딥러닝 분야에서, 특히 강화 학습은 매우 흥미로운 영역입니다. 하지만, DQN(Deep Q-Network)과 같은 기본적인 강화 학습 알고리즘은 학습의 불안정성이라는 문제에 직면하곤 합니다. 이 글에서는 DQN의 이러한 문제점을 해결하고 학습의 안정성을 향상시키는 Double DQN(이하 DDQN)에 대해 자세히 알아보겠습니다. 💡 DQN의 문제점: 과대평가 (Overestimation)DQN은 Q-value를 추정하기 위해 딥 뉴럴 네트워크를 사용합니다. 이 네트워크는 상태-행동 쌍에 대한 Q-value를 예측하는데, 여기서 문제는 과대평가의 경향이 있다는 것입니다. 과대평가는 Q-value가 실제 값보다 높게 추정되는 현상을 의미하며, 이는 학습 불안정성의 주요 원인 중 하나입니다. 과대평가는..
딥러닝 2025. 3. 26. 01:10
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