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강화 학습: 결정적 정책 경사 방법

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..
강화학습 2025. 4. 6. 09:48
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