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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..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호작용하며, 주어진 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. 이 글에서는 강화 학습의 한 종류인 결정적 정책 경사(Deterministic Policy Gradient, DPG) 방법에 대해 알아본다. DPG는 연속적인 행동 공간에서 효율적으로 작동하며, 복잡한 환경에서의 학습을 가능하게 한다. 특히, 정책 경사 방법론을 사용하여, 정책의 변화를 직접적으로 모델링하고 최적의 정책을 찾아나간다. 아래에서 구체적인 내용과 함께 예시를 통해 DPG의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕겠다. 🤖 결정적 정책 경사 (Deterministic Policy Gradient, DPG) 개요DPG는 강화 학습의 한 종류..

🤖 DDPG 소개: 딥러닝 기반 연속 행동 제어딥 디터미니스틱 정책 경사 (DDPG, 딥 디터미니스틱 정책 경사)는 강화 학습 (Reinforcement Learning, 강화 학습) 분야에서 연속적인 행동 공간 (Continuous Action Space, 연속 행동 공간)을 다루기 위해 설계된 알고리즘이다. 이는 환경과의 상호 작용을 통해 에이전트가 최적의 행동을 학습하도록 돕는 기술이다. DDPG는 딥러닝의 강력함과 정책 경사 (Policy Gradient, 정책 경사) 방법의 장점을 결합하여 복잡한 환경에서도 효과적인 학습을 가능하게 한다.🔑 핵심 개념: 액터-크리틱 구조DDPG의 핵심은 액터-크리틱 (Actor-Critic, 액터-크리틱) 구조를 사용한다는 것이다. 액터 (Actor, 액터)..