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강화 학습: 계층적 강화 학습 (Hierarchical Reinforcement Learning)

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 일련의 의사 결정을 배우는 머신 러닝 패러다임입니다. 복잡한 환경에서는 단일 레벨의 강화 학습 알고리즘이 비효율적이거나 학습하기 어려울 수 있습니다. 계층적 강화 학습(HRL)은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. HRL은 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 분해하여 에이전트가 복잡한 환경에서 효율적으로 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 이 블로그 게시물에서는 HRL의 기본 개념, 작동 방식, 장점 및 몇 가지 관련 예를 살펴보겠습니다.—🤖 HRL의 기본 개념 (Basic Concepts of HRL)HRL은 문제를 여러 계층으로 나눕니다. 최상위 계층(High-Level)은 일반적으로 더 추상적인 목표를 처리하..
강화학습 2025. 4. 6. 09:59
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